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        帶你展望六大“未來式”存儲器的技術趨勢

        作者: 時間:2019-02-03 來源:電子工程世界 收藏
        編者按:對神經形態計算的濃厚興趣刺激人們研發出一系列全新的存儲設備,這些設備可以復制生物神經元和突觸功能。最近,一篇回顧該領域現狀的論文對六種最有前景的技術進行了盤點和解讀。


        本文引用地址:http://www.104case.com/article/201902/397412.htm

          MARM

          MRAM是一種非易失性的磁性隨機存儲器,以磁性方式存儲數據,但使用電子來讀取和寫入數據。磁性特征提供非易失性,電子讀寫提供速度。MRAM擁有靜態隨機存儲器(SRAM)的高速讀取、寫入能力,以及DRAM的高集成度,而且基本上可以無限次地重復寫入。

          不過,當前的MRAM存儲元件也有其明顯的產品短板。很多嵌入式系統都必須在高溫下運行,而高溫往往會損害MRAM的數據保存能力。另外,MRAM的保持力、耐久性和密度也需要得到進一步的提升。

          在神經形態計算領域,MRAM也有著獨特的優勢。MRAM存儲元件包括兩個鐵磁層,由自由層和固定層組成,中間夾著非磁性氧化層。MRAM通過克服將磁化從一個方向切換到另一個方向所需的阻力來工作。通過在自由層中加入域壁可以實現多種阻力狀態。這些器件中開關態的隨機性可以用來模擬突觸的隨機行為。

          對于STT-MRAM的商業產品,Avalanche Technology、Spin Memory和Everspin Technologies都在布局。從商業角度來看,Everspin似乎是走得最遠的。本月,該公司已經開始向客戶提供1Gb的STT-MRAM設備。上面講到,格羅方德等公司對ReRAM技術較為冷淡,不過對MRAM卻很上心,包括格羅方德、英特爾和三星等都已經宣布將MRAM列入自己未來的產品計劃中。

          鐵電場效應晶體管(FeFET)

          FeFET存儲器使用的鐵電材料,可以在兩種極化狀態之間快速切換。與論文里面提到的其他技術一樣,它可以在低功耗下提供高性能,同時還具有非易失性的附加優勢,FeFET有望成為新一代閃存器件。

          FeFET主要原理是在現有的邏輯晶體管上采用基于氧化鉿基的High-K(高K)柵電介質+Metal Gate(金屬柵)電極疊層技術,然后將柵極絕緣體改性成具有鐵電性質。FeFET并不是一個新鮮的事物,早在2008年,日本產業技術綜合研究所與東京大學就聯合宣布研發出FeFET的NAND閃存儲存單元,號稱大幅改良了NAND閃存的性能缺點。不過,到現在十年過去了,FeFET距離成為主流閃存產品仍然還有很長的路要走。

          根據論文作者的說法,FeFET這種類型存儲器的電壓可以通過模擬突觸權重的方式進行調整,突觸權重是神經形態計算的重要元素。FeFET的一大優勢是一些鐵電化合物能夠與傳統的CMOS兼容,因此更容易集成到當下標準的計算平臺中。當然,FeFET沒有大規模商用也是因為其還存在明顯缺點,主要是該技術還受到DRAM的一些限制,包括伸縮性、泄漏和可靠性等方面都有待提升。IEDM的一篇論文指出,SK 海力士、Lam及其它公司都對外表示,由于外部問題,鐵電鉿材料的實際開關速度比原本預期的要慢。

          在商用層面,Fraunhofer、格羅方德和NaMLab從2009年就開始了FeFET的研發,SK 海力士、Lam等也有相關的研發計劃。

          突觸晶體管

          與論文中提到的其他技術不同,突觸晶體管專門用于模擬神經元的行為。晶體管是三端子結構,包括柵極、源極和漏極。柵極使用電導將突觸權重傳遞到通道,而源極和漏極用于讀取該權重。電解質溶液用于調節通道的電導,實現神經形態功能的核心模擬行為。

          中國國內的研究機構在突觸晶體管的研發上有著不錯的進展。2017年,中國科學院物理研究所/北京凝聚態物理國家實驗室(籌)磁學國家重點實驗室M06采用二維材料α-MoO3單晶薄片作為溝道材料制備了一種三端阻變器件,利用離子液體作為柵極,施加電場在二維材料間隙層中注入氫離子,實現了α-MoO3溝道電阻在低能耗條件下的多態可逆變化。在此基礎上,研究人員通過改變脈沖電場觸發次數、寬度、頻率和脈沖間隔,成功模擬了生物學中的神經突觸權重增強和減弱過程、短時記憶至長時記憶的轉變、激發頻率依賴可塑性(SRDP)和STDP等行為。

          論文作者指出,突觸晶體管擁有“卓越的性能”,甚至可能比生物等效物更好。不過,這項技術仍處于早期研究階段,目前的實現方式在耐久性、速度和電解質方面都受到限制。此外,突觸晶體管從未被證明可以作為神經網絡進行連貫地工作。

          總的來說,論文中提到的這些技術都有潛力來“顯著提高計算速度,同時降低功耗”。論文作者承認每種技術都有自己特定的優勢和劣勢。他們認為,至少在可預見的未來,任何人工神經形態系統的實現仍然必須依賴CMOS電路來作為外圍組件。作者在論文中這樣寫道:“為了使神經形態系統能夠自立,這些新設備技術必須突飛猛進。這些技術是仍然需要持續發展的領域,通過材料科學家、設備工程師、硬件設計師、計算機架構師和程序員之間的強有力合作將有助于促進跨學科對話,以解決神經形態計算領域面臨的諸多挑戰?!?/p>


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