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新興記憶體已初露曙光 長(zhǎng)期或影響DRAM、NAND閃存?

jf_1689824270.4192 ? 來源:Digitimes ? 作者:jf_1689824270.4192 ? 2019-03-14 10:20 ? 次閱讀
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依據(jù)von Neumann架構(gòu),計(jì)算機(jī)中記憶體和控制單元是分離的,這也是目前計(jì)算機(jī)及相關(guān)的半導(dǎo)體零件制造的指導(dǎo)方針。但是在目前海量資料的處理與儲(chǔ)存上,這樣的架構(gòu)對(duì)資料的“讀取—處理—儲(chǔ)存”循環(huán)在資料傳送速度、功耗上形成重大挑戰(zhàn)。特別是記憶體本身因?qū)懭胨俣取⒈A魰r(shí)間等的特性差異,從cache、DRAM、NAND等形成復(fù)雜層層相轉(zhuǎn)的記憶體體制(memory hierarchy),讓資料的處理循環(huán)變得更長(zhǎng)、更耗能。

當(dāng)網(wǎng)路的頻寬變大、人工智能(AI)應(yīng)用對(duì)于大數(shù)據(jù)處理的需求日益提高,上述的問題益發(fā)嚴(yán)重。這個(gè)問題的解決有多個(gè)面向,也分短、中、長(zhǎng)期的戰(zhàn)術(shù)與戰(zhàn)略。

短的來說,新興記憶體在整合記憶體體制已初露曙光,基本上是朝向統(tǒng)一記憶體(united memories)的方向走,但都還有些距離。PCM容量密度現(xiàn)在比較大,速度雖然比NAND快很多,但還是不如DRAM,記憶體體制問題還殘留,功耗也還是問題。RRAM的容量密度還沒提上來,短期內(nèi)只可能從NOR的替代切入。MRAM的速度較快,趕上DRAM了,但速度仍不足以直接與CPU匹配,容量密度與NAND相去更遠(yuǎn),這兩個(gè)問題分別要靠SOT MRAM與3D MRAM來解決。

中期的方案是CPU與記憶體單晶堆疊(monolithic stacking)的異質(zhì)整合(heterogeneous integration),這方案將二者以芯片制造、異質(zhì)封裝的方法同時(shí)提升資料傳遞速度、減少功耗。在二者的異質(zhì)整合中,誰取得整合主導(dǎo)權(quán)就取得技術(shù)和商業(yè)的發(fā)言權(quán),這也難怪現(xiàn)在晶圓代工廠和記憶體廠都開始建立自有封裝能力,整合封裝部分入自己的加值鏈。

長(zhǎng)遠(yuǎn)的對(duì)策是個(gè)顛覆von Neumann架構(gòu)的做法——記憶體本身就可以做運(yùn)算,記憶體和控制單元合為一體。如此一來,資料自然不必在記憶體與處理器間反覆搬運(yùn)、遞送,能耗自然低,速度也快。

記憶體運(yùn)算(in-memory computing)要能完全實(shí)現(xiàn)有2個(gè)先決條件。一是速度要快,要接近目前邏輯閘的速度。二是記憶體單元要多,目前功能復(fù)雜的元件閘數(shù)極多。傳統(tǒng)記憶體在這兩者間往往難以兼顧,是以目前記憶體運(yùn)算開始以新興記憶體為實(shí)施主體。

新興記憶體都是以電阻大小做為0與1態(tài)的分別。但是對(duì)于有些新興記憶體,位元之間的電導(dǎo)(電阻的倒數(shù))變異很大,如果用新興記憶體,如PCM,做為邏輯閘會(huì)因電導(dǎo)變異而在感應(yīng)(sensing)邏輯閘運(yùn)算結(jié)果的時(shí)候產(chǎn)生誤差,目前的努力方向之一就是在克服由電導(dǎo)變異產(chǎn)生運(yùn)算誤差的問題。

MRAM的電導(dǎo)變異不大,目前的努力方向之一在于如何利用既存記憶體線路結(jié)構(gòu)形成邏輯閘。方案之一很簡(jiǎn)單,利用記憶體的周邊線路行解碼器(column decoder)的感測(cè)器組合,便可選取一個(gè)單元當(dāng)記憶體,或者選取2個(gè)單元、配合感測(cè)器電壓的設(shè)定形成各式的邏輯閘。這樣設(shè)計(jì)的MRAM對(duì)于整體線路的面積負(fù)荷增加并不大,不至于惡化目前MRAM容量密度不高的事實(shí)。至于速度不夠快的問題,腦筋已動(dòng)到SOT MRAM頭上,運(yùn)算速度的確可以再提升。

短期間內(nèi)大概無法將完整的復(fù)雜邏輯線路大幅搬移到記憶體中,現(xiàn)在新興記憶體的容量密度不足,也不夠快。但是可以想到的是將一些特殊應(yīng)用、反覆使用的簡(jiǎn)單運(yùn)算先搬到記憶體中,比如AI芯片中常用的運(yùn)算像純量?jī)?nèi)積(scalar product)、矩陣,向量相乘(matrix-vector multiplication)等運(yùn)算先在記憶體中處理,后續(xù)的運(yùn)算再傳遞至主處理器進(jìn)行,這樣就可以大幅減少巨量資訊的搬動(dòng)。

一個(gè)重要的題外話,如果記憶體運(yùn)算真的是半導(dǎo)體的遠(yuǎn)程未來,那么是以邏輯為主的公司、還是記憶體為主的公司會(huì)在未來的競(jìng)爭(zhēng)中勝出?這個(gè)問題值得想一想!

來源:Digitimes

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