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揭秘非易失性存儲(chǔ)器:從原理到應(yīng)用的深入探索

加賀富儀艾電子 ? 來(lái)源:未知 ? 2025-02-13 12:42 ? 次閱讀
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非易失性存儲(chǔ)器是一種應(yīng)用于計(jì)算機(jī)及智能手機(jī)等設(shè)備中的存儲(chǔ)裝置(存儲(chǔ)器),其特點(diǎn)是在沒(méi)有外部電源的情況下仍能保存數(shù)據(jù)信息。本文將介紹非易失性存儲(chǔ)器的類(lèi)型、特點(diǎn)及用途。

什么是非易失性存儲(chǔ)器 非易失性存儲(chǔ)器是一種應(yīng)用于計(jì)算機(jī)及智能手機(jī)等設(shè)備中的存儲(chǔ)裝置(存儲(chǔ)器),在沒(méi)有外部電源提供的情況下仍能保存數(shù)據(jù)信息。

現(xiàn)今的計(jì)算機(jī)中央處理器CPU:Central Processing Unit)中,直接、高速處理的數(shù)據(jù)通常保存在易失性存儲(chǔ)器中(沒(méi)有外部電源就無(wú)法保存信息),不太頻繁使用的數(shù)據(jù)則保存在非易失性存儲(chǔ)器中。

非易失性存儲(chǔ)器有多種類(lèi)型,包括半導(dǎo)體、磁帶、光盤(pán)等,本文僅對(duì)使用半導(dǎo)體的非易失性存儲(chǔ)器進(jìn)行說(shuō)明。

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非易失性存儲(chǔ)器的類(lèi)型及特點(diǎn)

非易失性存儲(chǔ)器分為兩個(gè)大類(lèi):只讀存儲(chǔ)器(Read Only Memory:ROM)和可重寫(xiě)的非易失性存儲(chǔ)器。前者在制造過(guò)程中編程信息,后者可根據(jù)用戶需求隨意重新寫(xiě)入信息。

ROM包括在制造過(guò)程中永久性編程的掩模ROM(MASK ROM)和用戶一次性可編程的OTP ROM(One Time Programable ROM)等類(lèi)型。分別于1970年代以及1980年代問(wèn)世的可重寫(xiě)非易失性存儲(chǔ)器EEPROM(Erasable Programmable Read Only Memory)以及閃存(FLASH)如今已被廣泛應(yīng)用。

此外,2000年代以來(lái)問(wèn)世的能夠高速寫(xiě)入的鐵電體存儲(chǔ)器、磁性存儲(chǔ)器、阻變存儲(chǔ)器和相變存儲(chǔ)器被稱為“新興存儲(chǔ)器”,受到了廣泛關(guān)注。在這些新興存儲(chǔ)器中,實(shí)現(xiàn)了隨機(jī)寫(xiě)入和讀取的隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)包括FeRAM(鐵電隨機(jī)存取存儲(chǔ)器)、MRAM(磁性隨機(jī)存取存儲(chǔ)器)、ReRAM(阻變式隨機(jī)存取存儲(chǔ)器)和PCRAM(相變隨機(jī)存取存儲(chǔ)器)。

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圖1:內(nèi)存分類(lèi)

各類(lèi)存儲(chǔ)器的工作原理和定性特征如下。

表1. 非易失性存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)保持原理與特性比較

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加賀富儀艾電子旗下代理品牌RAMXEED有限公司(原富士通半導(dǎo)體存儲(chǔ)器解決方案有限公司)生產(chǎn)的FeRAM與閃存相比,雖然存儲(chǔ)容量較小,但具有寫(xiě)入速度快、寫(xiě)入次數(shù)極高(是閃存的10萬(wàn)倍以上)、寫(xiě)入耗電低的特點(diǎn)。自生產(chǎn)以來(lái)已有25年歷史的FeRAM相較其他新興存儲(chǔ)器更為成熟,品質(zhì)更值得信賴。

此外,RAMXEED使用的ReRAM通過(guò)優(yōu)化寫(xiě)入算法,實(shí)現(xiàn)了比閃存更多、與EEPROM相當(dāng)?shù)?00萬(wàn)次寫(xiě)入次數(shù),這也是我們產(chǎn)品的一大優(yōu)勢(shì)。為了優(yōu)先滿足助聽(tīng)器等電池驅(qū)動(dòng)設(shè)備所必需的低峰值工作電流和低功耗要求,其寫(xiě)入速度相較普通ReRAM更慢。

非易失性存儲(chǔ)器的用途

閃存的寫(xiě)入速度較慢但容量極大,因此被廣泛用作計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)內(nèi)存。而新興存儲(chǔ)器具有低功耗、高速以及近乎無(wú)限次寫(xiě)入的特點(diǎn),因此被應(yīng)用于工業(yè)設(shè)備的數(shù)據(jù)日志、智能電表、RFID(Radio Frequency Identification)等領(lǐng)域。

非易失性存儲(chǔ)器在人工智能AI)中的應(yīng)用

隨著近年來(lái)生成式AI的普及,用于處理海量數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)的功耗急劇增加。造成這一現(xiàn)象的原因之一是計(jì)算機(jī)內(nèi)部使用了易失性內(nèi)存(用于機(jī)器學(xué)習(xí)中的“權(quán)重”計(jì)算)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是通過(guò)多層感知機(jī)(也稱為人工神經(jīng)元或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))來(lái)實(shí)現(xiàn)的。每一層(節(jié)點(diǎn))中都會(huì)進(jìn)行加權(quán)求和運(yùn)算,并將權(quán)重結(jié)果傳遞給下一層。如將這些“權(quán)重”存儲(chǔ)在非易失性存儲(chǔ)器中,理論上可降低功耗。

近年來(lái),利用FeRAM進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的研究盛行,尤其是一種被稱為“回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)(Echo State Network)”儲(chǔ)量計(jì)算(Reserve computing)方法備受矚目(如圖5所示)。這種方法的特點(diǎn)是僅對(duì)輸出層的權(quán)重進(jìn)行調(diào)整,而中間儲(chǔ)層則利用非線性物理現(xiàn)象來(lái)進(jìn)行計(jì)算。這種方式有望實(shí)現(xiàn)低功耗的機(jī)器學(xué)習(xí)。

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圖5. 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的原理。各層的數(shù)據(jù)通過(guò)加權(quán)系數(shù)“重量”win、wR和wout進(jìn)行傳播。在儲(chǔ)備計(jì)算中,利用儲(chǔ)備層的非線性物理現(xiàn)象,僅調(diào)整權(quán)重wout。

RAMXEED正在與東京大學(xué)大學(xué)院工學(xué)系研究科的高木信一教授團(tuán)隊(duì)合作研究用于FeRAM的鐵電體晶體。高木教授團(tuán)隊(duì)發(fā)布了一項(xiàng)令人矚目的研究成果:利用鐵電體的極化量和電場(chǎng)之間的非線性關(guān)系實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)量計(jì)算,這項(xiàng)研究在全球范圍內(nèi)獲得了廣泛關(guān)注。

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原文標(biāo)題:從原理到應(yīng)用揭秘非易失性存儲(chǔ)器的奧秘

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