对于物联网和汽车应用,嵌入式MRAM有望提供经济高效的低功耗解决方案 

作者:David Lammers

国际电子器件大会(IEDM)是非常重要的行业盛会,原因之一在于,它能让我们了解半导体产业如何在技术选择方面趋向一致,这些技术可能是氧化铪栅极氧化层或浸没式光刻,也可能是本文所讨论的磁性随机存取存储器(MRAM)。

去年12月在旧金山举行的2019 IEDM大会上,各家大型晶圆厂以及英特尔都演示了可嵌入在CMOS逻辑器件中的MRAM技术。可以说,在可靠性和制造经验方面,格芯相对于其他公司具备一定的优势,但显然其他公司也在积极布局MRAM技术。

MRAM的时代已经到来,这在很大程度上是因为嵌入式NOR闪存(eFlash)在28nm甚至更小的节点上进行制造所需的掩膜过多(十几个甚至更多)。嵌入式NOR闪存还需要高电压能力来写入数据,而且写入时间非常长。虽然MRAM也面临着一些挑战,但与eFlash相比,它的速度更快,功耗更低。

显著节省能耗

位于加利福尼亚州洛思加图斯的Objective Analysis公司的资深存储器分析师Jim Handy表示:“如果您的应用要向NOR闪存写入大量数据,那么您将会更青睐MRAM。闪存的能耗非常高,因为它写入数据的时间太长,还需要高电压。如果迁移到MRAM,将会显著节省能耗。MRAM的写入能耗降低了几个数量级,而读取能耗大致保持不变。”

Handy指出,开发微控制器的公司可以选择:在SRAM上进行加载作为工作存储器,将代码存储在外部(分立式)NOR闪存上。或者,他们可以跳过这一步,直接迁移到嵌入式MRAM (eMRAM)。他表示,由于SRAM需要六个晶体管来存储一个位,MRAM通常可将密度提高一倍甚至更多。

另外,在SRAM需要电池备份的系统中,由于嵌入式静态RAM (SRAM)的成本包括了芯片和电池,与其相比,非易失性MRAM通常要经济高效得多。

在2019 IEDM大会上,有一整场专题讨论围绕eMRAM的话题展开。在展示格芯最新的eMRAM可靠性数据之后,常驻新加坡的格芯嵌入式MRAM技术主管Vinayak Bharat Naik表示,他非常欢迎四家公司同时推出eMRAM,这几家公司依次为格芯、英特尔、三星和台积电。

Naik表示:“对于客户而言,如果他们希望从已经使用了很长时间的传统技术迁移到一种新技术,这个过程不能太突然。一旦最终客户开始采用MRAM,他们将对使用MRAM取代传统存储器越来越有信心。”

eMRAM的可靠性和可制造性 

过去一年,有多家客户请求格芯分享更多数据,以此展示格芯公司的eMRAM技术能够满足生产的所有可靠性测试要求,还能耐受可能干扰存储数据的强外部磁场。 

格芯在2019 IEDM大会上的演示重点解答这些问题,收到了积极的反响。 

Naik的IEDM论文展示了eMRAM在格芯的22nm FD-SOI嵌入式平台上的可制造性,使用先进的磁隧道结(MTJ)堆叠/蚀刻/集成工艺,在工业级工作温度范围内(-40至125摄氏度)实现功能完全、单体密度为40Mb的模块。该论文还展示eMRAM能够满足回流焊要求,并且提供稳定的产品可靠性,在封装级别上的失效率低于一百万分之一(ppm)。

抗磁性研究表明,在25摄氏度的温度下,单体密度为40Mb的eMRAM模块能够在待机模式下耐受1,600奥斯特的极高磁场,在暴露20分钟的情况下,失效率低于1 ppm。在125摄氏度的温度下,当磁场强度为700奥斯特时,失效率仍然低于1 ppm。活动模式抗磁性 — 存在500奥斯特磁场的情况下,芯片仍然能够工作。它保持良好的耐久性,在长达一百万个周期内的失效率低于1 ppm,在一百万个周期之后,电阻分布不会退化,在高温下工作500小时期间,电阻分布也不会退化。所有结果都在关闭模式下进行了纠错(ECC)。

Naik说:“磁场可能无处不在。比如,在家里,您手机的充电器可能产生一定强度的磁场。我们必须确保在待机和活动模式下均具备良好的抗磁性,这样芯片才能够正常工作。”

2018年,在一些重要技术会议上(包括IEDM和有关VLSI技术的研讨会),格芯展示了其eMRAM能够耐受芯片封装中使用的回流焊步骤,这使得他们能够在封装回流焊步骤之前对微控制器(MCU)进行编程。260摄氏度下五次回流焊五分钟的JEDEC标准经过了封装级测试的验证。

提高可靠性

在2019 IEDM大会上,格芯展示了来自所有标准可靠性测试和抗磁性测试的eMRAM封装级可靠性数据,从而证明我们在eMRAM技术领域具备竞争力。

Naik表示:“在这次IEDM大会上,我们展示了我们的技术可以随时用于生产,适合各种工业级应用,包括可穿戴设备、物联网(IoT)及其他诸多应用。格芯在40nm和28nm MRAM产品方面具有丰富的生产经验,这种经验一直延伸到eMRAM市场。”

格芯工程师在不断优化磁隧道结(MTJ)单元,包括沉积和蚀刻。Naik表示:“过去一年中,我们在MTJ堆叠和蚀刻以及集成工艺方面都有所改进,以提升持久性,实现更高的开关效率。我们将产品良率提升到90%以上的水平。”

节省能耗

Tom Coughlin是一位存储器和存储技术咨询师,担任年度闪存峰会的主席长达10年,他表示eMRAM“为边缘或端点的嵌入式产品带来了诸多可能性,特别是那些对功耗敏感的产品。”

Coughlin认为,eMRAM等新兴技术的市场必将迎来一次腾飞。他说:“持久性网络的发展空间巨大,包括工厂4.0,它将智能设备与人工智能相结合,打造更高效的工厂。此外,农业也可能是一个庞大的市场,更多的农场主在农田中放置高效的无线智能传感器。对于医疗保健应用,则需要更高效地使用电能。很多市场都将推动这种需求。另外,还有一些我们尚未想到的用途,包括很多消费型应用,快速高能效存储器的新用途才刚刚起步,我们迄今还没有认识到它们的潜能。”

Naik表示,格芯正在稳步推进eMRAM的应用,首先专注于物联网和工业用途,然后是汽车级eMRAM — 在此类应用中,温度挑战更加严峻,自动驾驶的数据需求离不开高密度的片上存储器 — 然后才是使用MRAM作为四级缓存,取代处理器上的部分SRAM。

还有另一个非常庞大的市场,即计算存储一体化(PIM),我们在2019 IEDM大会上经常对这项技术展开讨论。PIM在人工智能(AI)计算中使用某种形式的新兴存储器。MRAM或其他存储器类型,例如阻性RAM或相变RAM,可以充当边缘设备中的本地处理元件。Naik表示:“考虑到MRAM具备诸多优良性能,例如快速写入、高耐久性、高密度和低功耗,MRAM相比于其他NVM拥有独特优势,在面向人工智能应用的PIM计算方面潜力巨大。”

计算存储一体化

Coughlin认同PIM技术具备的潜力。他说:“计算存储一体化可以在任何应用中发挥更大作用,而将人工智能应用放在其他位置运行。我们可以在其他地方进行数据训练,而将一些学习功能放在设备上。至少,计算存储一体化可以在本地运行模型,而不是在数据中心运行。”

MRAM还可在数据中心扮演更重要的角色。Coughlin表示:“如果系统没有运行任何负载,MRAM可以保持空闲状态,当需要数据时,它可以立即投入运行。这让我们能够摆脱对易失性存储器的依赖,而更好地利用非易失性存储器。MRAM目前在很大程度上是受到了网络边缘的能耗敏感型应用的驱动,但它也可在数据中心使用。”

总部位于圣地亚哥的Atlazo Inc.,的首席执行官Karim Arabi谈到了边缘设备即将发生的变化。他表示,自动驾驶只是需要海量数据的一种边缘计算而已。

先进的驾驶员辅助系统(ADAS)需要“靠近传感器的低延迟计算”。

Arabi表示:“在数据聚合和训练方面,由于计算功耗和数据大小的原因,云计算更具优势。但其他应用需要更高的功效,就功耗而言,边缘计算的成本比通过无线链路传输至云端的成本要低100至1,000倍。由于隐私性原因,很多数据必须保存在本地。”

在典型的冯诺依曼架构中,大约75%至95%的电能用于在存储器和处理器之间移动数据。Arabi说:“有了MRAM和PC-RAM等新型存储器架构,我们可以使用MRAM来取代一些SRAM,还可将数据从片外DRAM移动至片上MRAM。无论是MRAM还是PC-RAM,都能够创建一种新的计算范式。在未来十年内,随着神经形态计算日臻成熟,MRAM和PC-RAM将变得更加关键。”

新计算架构

格芯将自己定位为MRAM领域的领导者,致力于帮助客户开发功能丰富的差异化产品,以及推动潜在的新计算架构等新技术发展。

格芯计算和无线基础设施部首席技术官兼副总裁Ted Letavic表示:“当今社会已经实现互联,如果你不能处理功率包络范围的数据,不能进行数据分析,那么你就无法从中获利,甚至无法实现人工智能。我们必须拥有分析能力,也就是边缘或数据中心计算能力。”

展望未来,隐私性将促使我们将数据转移到边缘设备,MRAM可在其中扮演重要角色。“我们的个人数据可能在任何位置发布,从网络边缘到数据中心。我们希望将这些数据移动至边缘,以确保您的数据安全,更好地保护隐私性。”

推动边缘计算的第二个因素是带宽。虽然5G将更多数据传输到数据中心,但随着移动数据容量加速增长,这种方法变得不切实际。“即便5G甚至6G能够带来巨大的前景,但您要传输到数据中心进行计算的每一位数据都会占用带宽。我们要达到的目标是,在边缘拥有足够的计算引擎。然后我们可以发送元数据,仅传输结果,而不传输原始数据。”

Letavic表示,多家重要研究中心正与格芯开展合作,研究边缘计算的这些新方法。

“这远远超出了单纯的芯片解决方案。我们需要真正改变计算架构。在2019 IEDM大会上的一次采访中,Letavic表示:“我们并非只讨论新的晶体管,以及处理电子和光子的方式,我们讨论的是新的架构。”

Letavic将新架构称为即将到来的“计算机设计的文艺复兴”,MRAM能够在其中扮演重要角色。

“在30年时间内,我们第一次考虑采用非冯诺依曼架构,它将带来巨大的功耗优势。我们能够实现比专用架构低100倍甚至1,000倍的功耗。”

由于计算存储一体化方法具有很高的能效,因此MRAM能够在这些非冯诺依曼架构中扮演中心角色。Letavic表示:“作为器件技术人员,我们能够在未来30年内不断改进技术,我们目前仍然没有达到满足我们期望的功耗点。我们必须改变架构和软件堆栈。新的架构带来新的器件类型、平台上的新功能以及解决计算问题的新方法。”