隨著許多新技術(shù)的涌現(xiàn)，下一代存儲器市場正在升溫，但將這些產(chǎn)品引入主流市場仍面臨一些挑戰(zhàn)。多年來，該行業(yè)一直致力于各種存儲技術(shù)的研究。這些不同類型的存儲器都對應(yīng)特定的應(yīng)用領(lǐng)域，但都勢必將在存儲器家族中取代一個或者多個傳統(tǒng)型存儲。芯片架構(gòu)正在與新市場一起發(fā)展，但數(shù)據(jù)在芯片、設(shè)備之間以及系統(tǒng)之間如何移動并不總是很清楚。汽車和AI應(yīng)用的數(shù)據(jù)正變得越來越多和復(fù)雜，但芯片架構(gòu)在處理時有時不清楚如何優(yōu)先處理數(shù)據(jù)。這讓芯片設(shè)計人員面臨抉擇，是選擇共用內(nèi)存降低成本，還是增加不同類型內(nèi)存提高性能和降低功耗。

5G需求帶來的變化

目前，整個網(wǎng)絡(luò)隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，從而使得網(wǎng)絡(luò)中的移動設(shè)備的數(shù)量大幅度增加，導(dǎo)致了用戶終端數(shù)、流量以及IP地址都出現(xiàn)了大量增長。這也就對針對不同類型設(shè)備的流量管控提出了挑戰(zhàn)，很多客戶需要對不同的訪問流量而提供不同的服務(wù)，對于不同的移動設(shè)備在訪問中的安全性和訪問控制性也需要產(chǎn)生出不同的定義策略。

國內(nèi)的電信運營商也一直對于智能管道保持著關(guān)注，其中就需要對用戶在訪問不同頁面或使用不同業(yè)務(wù)時在網(wǎng)絡(luò)上進行策略上的改變。此前，國內(nèi)用戶就曾發(fā)現(xiàn)過在同樣網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，使用移動的視頻業(yè)務(wù)的流暢度就要高于使用普通的流媒體客戶端。數(shù)據(jù)流量不是運營商的負擔，而是新的收入增長源泉。數(shù)據(jù)流量的精細化經(jīng)營需要提高到公司的戰(zhàn)略層面。

網(wǎng)絡(luò)搜索引擎芯片的意義就在于讓設(shè)備可以在更復(fù)雜龐大的流量面前能夠迅速完成對于不同流量的查找，然后在配之以相應(yīng)的管控策略。下一代網(wǎng)絡(luò)設(shè)備采用了新模式，既基于高度靈活、高度可擴展的流服務(wù)的模式，這類新型設(shè)備需要極高的可擴展性。

SRAM是未來存儲的底層基礎(chǔ)

盡管市場出現(xiàn)了新的變化，但片上SRAM仍是主流。其價格昂貴且密度有限，但其高速性能多年來已被驗證。片上存儲器的挑戰(zhàn)是采用分布還是共用的方式，在某些情況下，為保證安全性需要增加冗余。所有這些要求都會影響存儲器的類型和數(shù)量的選擇，還涉及片上和片外存儲器之間的權(quán)衡，以及訪問每個存儲器互連的復(fù)雜性。

當前的存儲器能夠正常運作，但是它們正在努力跟上系統(tǒng)中數(shù)據(jù)和帶寬需求的激增。這彰顯了下一代存儲器的用武之地。新型存儲器結(jié)合了SRAM的速度和Flash的非易失性和良好的耐久性。這些技術(shù)擁有出色的規(guī)格，但它們要么遲遲未出現(xiàn)，要么效能不盡人意。

所有這些都是以安全為前提，并且不同的市場設(shè)計的要求也不一樣。比如，汽車中的各種類型的圖像傳感器（如激光雷達和攝像頭）的大量數(shù)據(jù)需要在本地處理，AI芯片則希望性能能夠提升100倍。解決內(nèi)存問題有一些方法，其中一種是片上存儲器，也就是將存儲器分散地集成在運算單元旁，最大程度減少數(shù)據(jù)搬移，這種方法的目標是通過減少負載和存儲的數(shù)量來突破內(nèi)存瓶頸，也能降低功耗。

存儲器將影響人工智能的發(fā)展

人工智能在幾乎所有新技術(shù)中都扮演著重要角色，而存儲器又在人工智能中起著重要作用。極高的速度和極低的功率是芯片一直以來追求的，不過這并不總是有效，因為空間有限。

無論應(yīng)用領(lǐng)域如何，功率仍然是首要考慮因素。隨著SoC設(shè)計向更小化發(fā)展，存儲器的消耗正在增加，嵌入式存儲器的容量也在增加?，F(xiàn)在，超過50％的裸片是存儲器，所以人們必須注意存儲器的耗電量。

盡管有大量革命性技術(shù)和創(chuàng)新架構(gòu)，但內(nèi)存仍然是設(shè)計的核心。雖然即將出現(xiàn)新的存儲器類型，例如相變和自旋扭矩，但大部分仍然應(yīng)用于各種條件的市場。最大的變化在于如何對現(xiàn)有存儲器進行優(yōu)先級劃分、共用、在設(shè)計中選擇，以及最終如何使用它們。

TCAM是能有效應(yīng)對5G需求

在像核心路由器或匯聚路由器這樣的設(shè)備中，目前為了應(yīng)對復(fù)雜龐大的數(shù)據(jù)流，網(wǎng)絡(luò)搜索引擎芯片成為了設(shè)備中的雙眼，來幫助進行流量識別?；赗RAM的三元內(nèi)容可尋址存儲器（TCAM）電路可以匹配多芯神經(jīng)形態(tài)處理器應(yīng)用的基于CMOS的SRAM電路的性能，盡管性能和可靠性權(quán)衡。

TCAM電路提供了一種使用指示范圍的掩碼搜索大型數(shù)據(jù)集的方法。它們允許通過其內(nèi)容搜索存儲的信息，而不是通過其物理地址檢索存儲器單元的存儲信息的經(jīng)典存儲器系統(tǒng)。因此，這些電路非常適用于復(fù)雜路由和大數(shù)據(jù)應(yīng)用，其中很少需要精確匹配。與經(jīng)典的基于存儲器的搜索算法相比，它們縮短了搜索時間，因為所有存儲的信息在單個時鐘周期內(nèi)與搜索到的數(shù)據(jù)并行比較。

以電阻式隨機存取內(nèi)存（RRAM）為基礎(chǔ)的三態(tài)內(nèi)容可尋址內(nèi)存（TCAM）電路性能媲美基于CMOS的動態(tài)隨機存取內(nèi)存（SRAM）電路，盡管仍存在性能和可靠性之間的權(quán)衡折衷，但適于多核心的神經(jīng)形態(tài)網(wǎng)絡(luò)處理器應(yīng)用。傳統(tǒng)基于SRAM的TCAM電路通常以16個CMOS晶體管建置，這使得TCAM在標準內(nèi)存結(jié)構(gòu)下的儲存容量經(jīng)常受限于幾十個兆字節(jié)（megabyte；MB），而且在神經(jīng)形態(tài)運算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片中占用寶貴的芯片面積。

TCAM電路的工作原理是使用指示范圍的屏蔽位來搜尋大量數(shù)據(jù)組合。相較于典型內(nèi)存系統(tǒng)透過物理尋址方式檢索內(nèi)存單元儲存的信息，TCAM則是透過內(nèi)容搜尋儲存的信息。因此，這些電路的性能非常適于復(fù)雜的路由和大數(shù)據(jù)應(yīng)用——這類應(yīng)用通常不太需要精確匹配。相較于典型的內(nèi)存搜尋算法，TCAM電路的方式由于平行比對了所有儲存數(shù)據(jù)以及單次頻率周期內(nèi)的搜尋數(shù)據(jù)，從而縮短了搜尋的時間。

TCAM的特性有利于未來發(fā)展

TCAM表內(nèi)所有條目都可以并行訪問，比如，如果你有100條ACL，TCAM能一次就能對比這100條ACL進行對比操作，過去如果有100條ACL的話，需要第一條ACL對比完后再對比第二條，然后第三條，直至N條，效率很明顯沒有TCAM高。

TCAM得結(jié)構(gòu)已經(jīng)經(jīng)過了優(yōu)化，支持更抽象的操作，通常是基于二進制關(guān)鍵字匹配，查詢相當快。如FIBTCAM中每個表項都有對應(yīng)的下一條，而每個下一條有維護了下一條鄰居的MAC。正因為有上邊的這些特性，所以無論表內(nèi)有多少條數(shù)目，性能都不會減弱。

TCAM包含多組的Mask與Value對應(yīng)關(guān)系，對應(yīng)比例為1：8，一個Mask可對應(yīng)8個Value。最長掩碼位于TCAM頂部，如255．255．255．255位于最頂部，用于最長匹配，提升查找速率。

TCAM的可用掩碼、值模式、LOU表項有限，如果訪問列表很大或需要很多第四層運算，TCAM表和寄存器很可能溢出。

高速TCAM（三態(tài)內(nèi)存儲存器）可作為大數(shù)據(jù)資料的過濾器，以降低處理器資料運算的壓力并大幅降低待機時的功率消耗。TCAM可以在一個時鐘周期內(nèi)搜索全部資料，且比傳統(tǒng)RAM快。TCAM是支持網(wǎng)絡(luò)裝置的儲存器，主要用來縮短資料搜尋時間，他們能提高路由器搜尋速度，分類數(shù)據(jù)，以及訪問控制列權(quán)限，使得數(shù)據(jù)資料處理速度加快。

基于硬件的TCAM查找法正是在這種背景下提出的，用此方法進行查找時，整個表項空間的所有數(shù)據(jù)在同一時刻被查詢，查找速度不受表項空間數(shù)據(jù)大小影響，每個時鐘周期完成一次查找，平均查找速度是基于SRAM算法查找的6倍，最好情況下，能達到128倍。

盡管TCAM的壽命很長，但是仍然不普遍，其主要原因是成本昂貴，且供應(yīng)商稀少。而可以預(yù)計的是，傳統(tǒng)DRAM將被高速的SRAM取代。

結(jié)尾

5G最主要的目標便是高速的網(wǎng)絡(luò)流暢度，他認為未來網(wǎng)絡(luò)中的AI需求將大增，因此需要高頻寬來處理資料。預(yù)計未來，電信網(wǎng)絡(luò)和科技平臺之間的界線將越來越模糊，網(wǎng)絡(luò)不再只是追求音質(zhì)和數(shù)據(jù)傳輸，而是能夠支持電腦演算和物聯(lián)網(wǎng)。包括了工業(yè)自動化、自動駕駛汽車和智慧科技城市。

如今的通訊服務(wù)，建立在電腦演算系統(tǒng)上，SRAM和TCAM正在取代過去的閃存和DRAM設(shè)備上，甚至還有更多空間能夠搭載存儲。