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여러 차세대 기억 영역형은 수년간의 R&D 뒤에 끌어올리고 있지만, 그러나 연구 파이프라인에서 새로운 기억이 더욱이 있습니다.

오늘, MRAM, 위상 변화 메모리 (PCM)와 레람과 같은 여러 차세대 기억이 한 급 또는 또 다른 것으로 발송하고 있습니다. 다음 새로운 기억의 일부는 이러한 기술의 확대입니다. 다른 사람은 완전히 신기술을 기반으로 하거나, 내부에 메모리 PRP1 처리 작업을 가져오는 가깝거나 메모리 내장 컴퓨팅과 같은 아키텍처 변경을 포함합니다. R&D 밖으로 어떤 그들을 밀어 내는 것 수많은 기술적 사업 곤란을 넘어서는 것을 포함하고 그들 중 모두가 성공할 것이라는 것이 가망없습니다. 그러나 일부는 특히 유망하고 오늘의 DRAM, NAND와 SRAM을 대체하기 위해 잠재적으로 목표로 삼습니다.

다음 새로운 기억 중에 타입은 다음과 같습니다 :

페페트 또는 강유전성 램 : 차세대 강유전체 기억 장치.

나노 튜브 RAM : 몇 년 동안 R&D에, 나노 튜브 RAM은 DRAM을 치환하기 위해 표적이 됩니다. 다른 사람은 똑같은 장치에 탄소 나노 튜브와 차세대 메모리를 개발하고 있습니다.

위상 변화 메모리 : 첫번째 PCM 장치를 수송한 후, 인텔은 새로운 버전을 준비하고 있습니다. 다른 사람은 PCM 시장에 진입할 수 있습니다.

레람 : 미래 판은 AI 애플리케이션을 위해 배치됩니다.

스핀 궤도 토크 MRAM (SOT-MRAM) : 차세대 MRAM은 SRAM을 대체하기 위해 목표로 삼았습니다.

수직 방향을 밀고 들어오는 추가적 노력이 있습니다. 예를 들면, 일부는 평면 SRAM을 가능한 대체제로서 논리 위의 SRAM을 쌓아 올리는 3D SRAM을 개발하고 있습니다.

새로운 기억 영역형이 마침내 수송하고 있는 일부동안, 배심원단은 여전히 다음에 오는 나옵니다. "우리가 이러한 신흥 넥스트젠 기억이 마침내 더 많은 관심을 끄는 것을 보기 시작하고 있지만, 그러나 그들이 계발 단계 초기에 여전히 있다"고 램 리서치에 있는 고위 기술 이사인 알렉스 윤이 말했습니다. "술고래와 강유전성 램은 유망합니다. 그러나, 그것이 필요할지 말지는 더 경제학에 의해 결정될 것입니다."

현재이고 미래 넥스트젠 기억은 다른 도전에 직면합니다. "신재료와 저장 개념과 소재 기술과 새로운 기억 영역형의 폭발이 있다"고 KLA에 있는 주요한 생산량 컨설턴트인 스코트 후버가 말했습니다. "이것은 자료와 구조 캐릭터 리제숀을 위해 그 지역에서 의미있는 도전을 제기합니다. 기술 발전과 기본적인 이해의 리듬이 독특한 재료와 구조를 묘사하고 측정하고, 제어하고 향상시키기 위한 우리의 능력에 의해 게이트로 제어될 것이라는 것은 매우 가능합니다."

모두는 경향과 미래 넥스트젠 메모리가 틈새 시장을 발견할 수 있지만, 그러나 그들이 전망을 지배하지 않을 것이라고 말했습니다. "신흥 메모리가 독립 제품으로서 향후 5-10년에 걸쳐 시장을 현존하는 NAND 또는 DRAM에 의미 심장하게 방해할 것으로 기대되지 않는다"고 후버는 말했습니다.

SRAM을 대체하기

오늘의 시스템은 프로세서를 통합합니다, 종종 기억과 열뿐 아니라 그래픽은 기억 / 저장 계층으로 언급했습니다. 오늘의 지배층의 첫번째 층에서, SRAM은 고속 데이터 액세스를 위한 프로세서에 통합됩니다. DRAM, 다음 단계는 분리되고 주 기억장치를 위해 사용합니다. 디스크 드라이브와 NAND-기반을 둔 고체형 저장 드라이브는 (SSDs) 저장을 위해 사용됩니다.

Fig 1 : 퍼지는 데이터와 계산 출처를 위한 신흥 메모리 : 응용 물질

DRAM과 NAND는 시스템에서 대역폭과 / 또는 동력 요건을 잘 아는 것이 애쓰고 있습니다. DRAM은 값이 싸지만, 그러나 그것이 전원을 소비합니다. DRAM은 전력이 시스템에서 차단될 때 그것이 데이터를 잃는다는 것을 뜻하며 또한 휘발성입니다. 한편 NAND는 값이 싸고 그것이 보유하는 비휘발성이 시스템이 폐쇄될 때 자료를 수집합니다. 그러나 NAND와 디스크 드라이브는 느립니다.

그래서 몇 년 동안, 산업은 DRAM과 같은 특성을 가지고 있는 보편적 메모리를 찾았고, 번쩍거리고, 그들을 대체할 수 있었습니다. 경쟁자들은 MRAM, PCM과 레람입니다. 새로운 기억은 약간의 대담한 주장을 합니다. 예를 들면, STT-MRAM은 제한 없는 지구력으로 SRAM의 속도와 플래시의 비휠발성을 특징으로 합니다. NAND와 비교하여, 레람은 빠르 비트입니다 변경가능. 그리고 기타.

오늘, 산업은 여전히 보편적 메모리를 찾고 있습니다. "기술 개발자들을 위해, 어느날, 일종의 보편적 메모리 또는 살인자 메모리가 SRAM, DRAM을 대체할 수 있고 동시에 순간적이라고 우리가 생각했다"고 UMC에 있는 상품 판매 소장인 데이비드 히데오 우리우가 말했습니다. "차세대 메모리는 어떤 전통적 메모리를 대체할 여전히 수 없지만, 그러나 그들이 틈새 시장에 대한 요구를 만족시키기 위해 메모리의 전통적 권력을 결합시킬 수 있습니다."

얼마 동안, MRAM, PCM과 레람은 대부분 틈새 시장을 위해, 운반했습니다. 그래서 DRAM, NAND와 SRAM은 주류 메모리로 남아 있습니다.

그러나 R&D에서, 잠재적 SRAM 대체를 포함하여 산업은 여러 신기술에 일하고 있습니다. 일반적으로, 프로세서는 CPU, SRAM과 다양한 다른 기능을 통합합니다. SRAM은 신속히 프로세서에 의해 필요한 교육을 저장합니다. 레벨 1 캐쉬 기억장치라고 합니다. 작동에서, 프로세서는 L1 캐시로부터의 교육을 요구할 것이지만, 그러나 CPU가 때때로 트헴을 놓칠 것입니다. 그래서 프로세서는 또한 제 이단계를 통합하고 세번째 층 캐쉬 기억장치가 레벨 2와 3곳 저장소를 불렀습니다.

SRAM 기반 L1 캐시는 빠릅니다. 잠재는 나노초 이하입니다. 그러나 SRAM은 또한 칩 위의 많은 공간을 또한 차지합니다. "SRAM은 셀 크기의 관점에서 도전에 직면하고 있습니다. 당신이 스케일링되고, 7nm에 간 것처럼, 셀 크기는 500F2를 " 이라고 응용 물질에 있는 메모리 그룹의 상무이사인 마헨드라 팩라가 말했습니다.

수 년 동안, 산업은 SRAM을 대체하는 것을 기대했습니다. 수년에 걸쳐 여러 가능한 도전자들이 있었습니다. 그것들 중 하나는 회전 전달 토크 MRAM (STT-MRAM)를 포함합니다. STT-MRAM은 제한 없는 지구력으로 SRAM의 속도와 플래시의 비휠발성을 특징으로 합니다.

STT-MRAM은 자기 터널 접합 (MTJ) 메모리 셀과 1 트랜지스터 구조입니다. 그것은 칩에서 비휘발성 특성을 제공하기 위해 전자 스핀의 자기를 사용합니다. 기입과 읽기 기능은 MTJ 세포에서 똑같은 병렬 경로를 공유합니다.

에버스핀은 이미 SSD를 위한 SST-MRAM 장치를 수송하고 있습니다. 게다가 여러 반도체 제조업자들은 내장형 플래시 대체와 저장소를 2곳 시장으로의 갈라진 내장된 STT-MRAM에 집중시키고 있습니다.

이것을 위해, STT-MRAM은 칩에서 내장된 NOR 플래시를 대체하기 위해 준비를 하고 있습니다. 덧붙여, STT-MRAM은 SRAM을 치환하고 적어도 L3을 위해 저장하기 위해 표적이 됩니다. "STT-MRAM이 소크스 안으로 더 밀집하는 삽입을 위해 진화하고 있으며, 그 곳에서 그것의 작은 셀 크기와 낮은 예비 전원 요구와 비휠발성은 많은 크고 휘발성인 SRAM에 대한 강제적 가격 제안이 공통 내장 메모리와 마지막 레벨 저장소로 사용한 제공한다"고 진보적 기탁을 위한 마케팅 책임자와 비코에 있는 부식인 자비어 바노스가 말했습니다.

그러나 STT-MRAM은 L1과 / 또는 L2 저장소로 SRAM을 대체하기에 충분히 빠르지 않습니다. 또한 약간의 신뢰도 쟁점이 있습니다. "우리는 적용되는 10 나노 초에 " 약 5 나노 초가 팩라라고 말한 시간이 포화시킬 접근인 STT-MRAM을 위해 믿습니다. 당신이 L1과 L2 캐시를 가게 할 때, 우리는 SOT-MRAM에 갈 필요가 있다고 믿습니다."

여전히 R&D에서, SOT-MRAM은 STT-MRAM을 닮습니다. 차이는 SOT-MRAM이 장치 하에 술고래 레이어를 통합한다는 것입니다. 임에크에 따르면, 그것은 인접한 술고래 레이어에서 평면내부 경향을 도입함으로써 레이어의 스위칭을 유도합니다.

"당신이 STT-MRAM을 바꿀 때, 당신은 MTJ를 통하여 경향을 추진할 필요가 있다"고 임에크에 있는 기억 책임자인 아르누드 프번몽이 말했습니다. SOT-MRAM "으로 당신은 2개 경로, 기입을 위한 1와 읽기를 위한 1를 가지고 있습니다. 읽기는 STT와 유사합니다. 당신은 MTJ를 통독합니다. 기입은 MTJ를 통하지 않고 있습니다. 그리고 나서 당신이 장치를 순환시키고 더 긴 사용 시간 가지고 있기 위해 그것을 최적화할 수 있기 때문에 이것은 큰 이익입니다. 두번째 큰 장점은 속도입니다."

오늘, 가장 큰 SOT-MRAM 사이의 문제는 그것이 시간 중 약 50%만을 바꾼다는 것이며, 그것이 왜 그것이 R&D에 여전히 있다는 것 입니다. "SRAM과 비교하여, SOT-MRAM이 그것의 비휠발성으로 인해 소비를 더 높은 밀도와 더 낮은 전력과 같은 잠재적인 장점을 가질 수 있다"고 UMC의 우리우는 말했습니다. "SOT-MRAM은 자발적 고객들과 비용 효율적 앱으로 수행될 필요가 있습니다."

문제를 해결하기 위해, 임에크는 SOT-MRAM을 바꾸는 무전기장을 개발했습니다. 임에크는 강자성체를 술고래 트랙을 형성하는 하드마스크에 임베딩합니다. 이것은 빨리 저 소비 전력에 전환하는 것 가능하게 합니다.

SOT-MRAM은 아직 준비되지 않습니다. 실제로, 산업이 그것이 생존 가능한지 결정하기 전에 그것은 2 또는 더 많은 1년을 잡을 것입니다.

한편, R&D에, 작업은 말하자면 3D SRAM인 다른 잠재적 SRAM 대체에 진행 중입니다. 3D SRAM에서, SRAM 다이는 프로세서에서 쌓이고, 관통 규소 바이아스 (TSVs)를 사용하여 연결되었습니다.

3D SRAM은 프로세서와 SRAM 사이의 연결된 거리를 줄입니다. 3D SRAM이 실용적 접근인지 타임즈 지는 말할 것입니다.

DRAM 경쟁자들

SRAM과 같이, 몇 년 동안 산업은 DRAM을 대체하려 했습니다. 오늘의 계산 구조에서, 자료는 프로세서와 DRAM 사이에 이동합니다. 그러나 때때로, 이 거래소는 소비를 잠재와 증가된 파워를 야기시키며, 그것이 때때로 메모리 벽으로 불립니다.

DRAM은 대역폭 요구사항에서 늦어졌습니다. 더하시오 그러면 DRAM 크기 조정은 오늘의 1xnm 이음매에 느려지고 있습니다.

"우리의 응용은 많은 메모리를 요구합니다. 이 문제는 더 나쁘게 기계 학습 애플리케이션으로 되었습니다. 그들이 많은 메모리를 요구한다"고 스탠포드 대학의 전기 컴퓨터 공학 교수인 수바스시 미트라가 말했습니다. 만약 당신이 칩에 모든 메모리를 둘 수 있었으면, 인생이 클 것입니다. 당신은 DRAM에 외장형 칩을 가게 하고 메모리에 접근하려고 하여 많은 정력과 시간을 쏟는 것을 하지 않을 것입니다. 그래서 우리는 그것에 대해 대책을 세워야 합니다."

DRAM을 대체하거나, 고대역 기억장치 모듈 안으로 DRAM을 쌓아 올리거나, 새로운 아키텍처에 이동하는 DRAM과 수많은 선택 현재 접착성이 있습니다.

좋은 소식은 DRAM이 가만히 서 있지 않는 중이라는 것이고 산업이 차세대 DDR5 기술에 오늘의 DDR4 인터페이스 표준으로부터 이동하고 있습니다. 예를 들면, 삼성은 최근에 12Gb LPDDR5 휴대 DRAM 장치를 도입했습니다. 5,500Mb/s의 자료 비율로, 기기는 LPDDR4 칩 보다 더 빠르게 1.3 배 있습니다.

곧 그러나 OEM은 DDR5 DRAM 외에 다른 메모리 선택을 할 것입니다. JEDEC (JC-42.4) 이내에 실무진은 결국 변경 없이 OEM이 DDR5 소켓 안으로 다양한 새로운 기억 장비를 떨어뜨릴 수 있게 할 새로운 DDR5 비휘발성-램 투기를 개발하고 있습니다. "비휘발성-램 상술이 탄소 나노 튜브 기억, 위상 변화 메모리, 저항력이 있는 RAM과 이론적으로 자기 램을 포함한다"고 난테로에 있는 주요한 제도 설계자인 법안 게르바시가 말했습니다. "우리는 모든 구조를 통합하고 있습니다."

이 투기는 시스템에서 새로운 기억 영역형을 사용하는 것을 보다 용이하게 할 수 있습니다. 또한 DRAM을 대체하는 것은 방식입니다.

여전히, DRAM과 NAND를 둘다 대체하도록 제조하는 것은 어렵습니다. 그들은 값이 싸고 증명되고, 대부분의 작업을 처리할 수 있습니다. 게다가 그들은 둘다 장래의 개선에 대한 로드맵을 가지고 있습니다. "NAND는 가기 위해 5년 이상과 3 이상 세대를 가지고 있습니다. DRAM이 천천히 다음 5년에 확장성을 제공할 것이라고 " MKW 모험 컨설팅에 주요한 마크 웹이 말했습니다. "우리는 실제로 이용 가능하고 선적인 단단한 새로운 기억을 있습니다. 이것들은 성장하고 DRAM과 NAND를 증가시키지 않고, 대체하지 않을 것입니다."

새로운 기억 영역형은 말하자면 3D 엑스폰티인 스팀을 획득하고 있습니다. 2015년에 인텔에 의해 도입되어 3D 엑스폰티는 PCM이라고 불리는 기술을 기반으로 합니다. SSD와 차엠에스에서 사용되어 PCM은 정보를 무정형이고 결정상에 저장합니다.

그러나 인텔은 기술로 늦었습니다. 인텔은 3D 엑스폰티로 SSD를 선적하. "나는 인텔이 차엠에스를 2017년으로 수송하고 있을 것이었다는 가정을 기반으로 2015년에 예상을 한데 모읍니다. 그들이 결국 2019년까지 그것을 하지 못하게 되었다"고 객관 분석에 있는 분석가인 짐 핸디가 말했습니다.

그럼에도 불구하고, 이층 육체미 있는 구조 주위에 구축되어 인텔의 3D 엑스폰티 장치는 20nm 결합구조를 사용하여 128 기가비트 비중에 들어옵니다. "그것이 큰 영구 메모리이지만, 그러나 NAND 또는 DRAM을 대체하고 있지 않다"고 MKW의 웹은 말했습니다.

지금, 인텔과 마이크론은 2020년에 나타날 PCM에 대한 다음 버전을 개발하고 있습니다. 차세대 3D 엑스폰티는 아마 20nm 프로세스 기술을 기반으로 할 것으로 예상되지만, 그러나 웹에 따르면, 그것이 4 스택을 가지고 있을 수 있습니다. "우리는 그것이 2회 비중이라는 것 기대할 것입니다. 오늘, 그것은 128Gbit입니다. 우리가 차세대에 대해 256Gbit을 예상하고 있다"고 그는 말했습니다.

다른 시나리오가 있습니다. 미래에, 객관 분석의 핸디는 이층 장치로서의 3D 엑스폰티 체재 그러나 15nm 특성 공간에 이동하는 것 봅니다. 시간이 말해 주겠죠.

PCM이 끌어올리고 있는 동안, 강유전체 FET과 같은 다른 기술은 (FeFETs) R&D에 여전히 있습니다. "페페트 메모리 셀에서, 강유전성 절연체가 표준 모스페트 소자의 게이트 적층에 삽입된다"고 강유전체 기억 장치 (FMC)의 최고 경영자인 스테판 뮐러가 설명했습니다.

"오늘 사용에서 기준 유전성 HfO2와 비교되어 강유전성 HfO2가 비휘발성의 방법으로 트랜지스터의 문턱 전압을 바꾸는 영구쌍극자모멘트를 보여준다"고 뮐러는 말했습니다. 판독 전압, 또한고 전류 또는 트랜지스터를 통한 낮은 전류 중에서 적절한 선택 "에 의해."

FMC와 다른 사람은 내장되고 독립형 페페트 장치를 개발하고 있습니다. 내장된 페페트는 제어기를 통합될 것입니다. 독립형 장치는 새로운 기억 영역형 또는 DRAM 대체가 될 수 있습니다. "강유전성 램은 DRAM 보다 훨씬 더 적은 에너지를 사용하는 좋은 대안입니다. 그러나 내구성이 향상될 필요가 있다"고 Lam의 윤은 말했습니다.

방향 페페트스가 갈 것 명백하지 않지만, 그러나 여기의 약간의 도전이 있습니다. "강유전성 HfO2를 기반으로 하는 메모리 셀은 250' Ｃ을 넘어 데이터 유지, 사이클 순환 내구성 >1010이 핀펫 테크날러지 노드를 넘어서 / 읽기 속도를 10이지 나노 초 체제와 프제이 에너지 소비와 확장성에 쓴다는 것을 보여줄 수 있고 ", FMC의 뮐러가 말했습니다. 현재 도전은 수백만 메모리 셀의 배열 안으로 하나 메모리 기기 안으로, 그리고 평행하게 이러한 측정 기준을 합병하는 것이고 각각의 이러한 메모리 셀이 동등하게 많든 적든 간에를 수행하여야 합니다."

한편, 몇 년 동안, 난테로는 내장되고 DRAM-대체 애플리케이션을 위해 탄소 나노 튜브 RAM을 개발했습니다. 탄소 나노 튜브는 원통 구조이며, 그것이 강하고 전도성 있습니다. 여전히 R&D에, 난테로의 나람스는 DRAM 보다 더 빠르고 플래시와 같이 불휘발성입니다. 그러나 이것은 상업화할 것으로 기대되는 것 보다 오래 걸리고 있습니다.

나람스를 위한 첫번째 고객인 후지쯔가 생산이 2020년으로 예정된 채로 2019년에 부품을 샘플링할 것으로 예상됩니다.

탄소 나노 튜브는 타 방향으로 이동하고 있습니다. 2017년에, 3DSoC를 포함하여 DARPA는 여러 프로그램을 개시했습니다. MIT, 스탠포드와 스키워터는 탄소 나노 튜브 논리의 위에 레람을 쌓아 올리는 한덩어리로 되어 있는 3D 기기를 개발하는 것을 목표로 하는 3DSoC 프로그램에서 파트너들입니다. 레람은 저항기 소자의 전자 전환을 기반으로 합니다.

여전히 R&D에, 기술은 DRAM 대체가 아닙니다. 그 대신에, 그것은 메모리 범주에서 소위 계산에 해당됩니다. 목표는 기억을 가져오는 것이고 논리가 시스템에서 메모리 병목을 완화하기 위해 더 가까이 작용합니다.

"당신이 3 차원에 가는 것 생각하여야 한다"고 스탠포드의 미트라는 말했습니다. "그렇지 않았다면, 어떻게 당신이 모든 것을 칩 에 적용시킬 것입니까?"

현재, 3DSoC 장치는 탄소 나노 튜브 논리에 레람을 위치시키는 이층 3D 구조입니다. 사-층 소자는 연말까지 입니다. 목표는 생산을 제기하고 멀티 프로젝트 웨이퍼가 2021년까지 운영한다고 규정하는 것입니다.

최근에, 그룹은 스키워터에 기술을 전했습니다. 주조공장 상인은 200 밀리미터 웨이퍼 위의 90nm 절차를 사용하여 장치를 만들 예정입니다. 3DSoC 구조는 탄소 나노튜브 기반 트랜지스터의 층들을 포함합니다. 그들이 CMOS 트랜지스터 기술을 만들기 위해 양쪽 엔과 p 형에서 만들어진다"고 스키워터의 CTO인 브래드 퍼거슨이 말했습니다. "그것은 CNT 기반 액세스 트랜지스터를 포함할 레람 메모리의 다른 층들에 결합될 수 있습니다."

팹에서, 탄소 나노 튜브는 성막 공정을 사용하여 형성됩니다. 도전은 나노 튜브가 절차 동안 변화와 정렬 불량의 가능성이 높다는 것입니다.

우리가 극복하기 위한 경로를 보고 가지고 있는 중요 문제는 세가지 중요한 것을 포함합니다. 첫번째는 탄소 나노 튜브의 순도입니다. 원자료에서 탄소 나노 튜브에서 많은 가변성이 있습니다. 우리가 고순도와 단일벽 반도체형 탄소 나노 튜브를 얻도록 프로그램의 부품이 원자료의 순도를 향상시키고 있다"고 퍼거슨은 말했습니다. 두번째와 세번째 도전은 트랜지스터로서 통합과 관계가 있습니다. 그것은 가변성이고 트랜지스터 퍼포먼스의 안정성입니다."

그것은 효과가 있다면 기술은 흥미롭습니다. 사실은 우리가 90nm에 이것을 증명하는 것 뒤에 아래 이 기술을 평가할 수 있다는 것입니다. 그것은 이 프로그램의 일정한 목표에 결합되며, 그것이 7nm 플레너 기술을 능가하는 것 입니다. 이것은 만약 프로그램이 성공적이면, 그것이 복잡성, 성능과 비용"의 관점에서 다른 곡선에 스케일링되는 이음매를 재설정할 수 있다고 그는 덧붙였다는 것을 의미합니다.

인공 지능 메모리

몇 년 동안 작업에서, 레람은 한때 NAND 대체로서 권유받았습니다. 그러나 NAND는 다수가 레람을 위치변경하게 하면서, 이전에 생각되는 것 보다 더 앞으로 스케일링되었습니다.

오늘, 일부는 내장된 레람에 일하고 있습니다. 다른 사람은 틈새 시장 향한 애플리케이션을 위해 독립형 레람을 개발하고 있습니다. 더 장기적으로, 레람은 그것의 수평선을 넓히고 있습니다. 그것은 AI 애플리케이션 또는 DRAM 대체 또는 양쪽을 위해 목표됩니다.

한개 레람 회사, 가로대는 잠재적으로 DRAM을 치환할 수 있는 독립형 장치를 개발하고 있습니다. 이것은 가로대 같은 구조를 레람과 논리와 연관시킵니다.

특히 데이터 센터에서, 고객들과 이야기하는 것 " 뒤에, 가장 큰 통증 점수는 DRAM입니다. 그것은 NAND가 아닙니다. 그것이 에너지 소비와 비용" 때문에 DRAM이라고 전략적 마케팅의 부회장과 가로대에 있는 사업 전개인 실뱅 뒤부아가 말했습니다. 고밀도 독립형 응용 프로그램 "을 위해, 우리는 집중 판독 응용의 데이터 센터에서 DRAM 대체를 목표로 삼고 있습니다. 8X DRAM의 밀도와 약 3X 내지 5X 비용 감축에, 이것은 하이퍼 스케일 데이터 센터 이 대량 에너지 절약과 함께, 큰 TCO 감소를 제공합니다."

가로대의 레람 기술은 또한 기계 학습을 위해 목표됩니다. 기계 학습은 신경망을 포함합니다. 신경망에서, 시스템은 데이터를 고속처리하고, 패턴을 확인합니다. 특정한 패턴과 일치하고, 그 특성중에 어느 것이 중요하다고 그것은 배웁니다.

레람은 훨씬 더 고급 응용 프로그램을 위해 목표됩니다. "아날로그 컴퓨팅과 신경형 컴퓨팅과 같은 획기적인 방법으로 레람을 사용하기 위한 좋은 기회가 있지만, 그러나 이것이 더 연구 단계에 있다"고 뒤부아는 말했습니다.

신경형 컴퓨팅은 또한 신경망을 사용합니다. 이것을 위해, 진보적 레람은 실리콘에서 뇌를 복제하려고 시도하고 있습니다. 목표는 정보가 정확하게 시한된 펄스를 사용하여 장치로 이동하고 있는 방법을 흉내내는 것이고 특히 자료 앞에, 이 지역에서 진행 중인 많은 연구가 있습니다.

"어려운 질문이 정말로 그것을 가능하게 하기 위해 행해질 필요가 있는 이라고 " 양조자 사이언스에 있는 반도체 사업의 전무이사인 스리칸스 크오엠무가 말했습니다. 물질이 이 지역에 차이를 만들 수 있는지 주위에 많은 연구가 있습니다. 바로 지금, 잘 모르겠어요."

재료에 대한 2가지 양상이 있습니다. 하나는 속도와 내구성을 포함합니다. 초는 제조가능성과 결함률을 포함합니다, 둘 다 생산량과 궁극적으로 비용에 영향을 미칩니다. "많은 이것이 허용한도와 결함률을 기반으로 한다"고 크오엠무가 말했습니다. 매 2년마다 만약 결함률이 100이면, 당신이 70% 개선을 필요로 합니다."

신경형 구조에 대한 관심은 양쪽 힘과 성능상의 이유를 위한 AI / ML의 입양과 확대로 늘어나고 있습니다. 레티와 레람 벤처기업 위빗 나노는 그들이 수행한 신경형 컴퓨팅의 형태가 체계에서 인식 태스크를 반대한다고 최근에 증명했습니다.

데모용제품은 위빗의 레람 기술을 사용했습니다, 결론 작업을 운영하는 것 신경망 알고리즘에 고정시키는 것 사용합니다. "인공지능은 신속히 확대되고 있습니다. 우리가 얼굴 인식, 무인 자동차에서 응용을 보고 있고, 소수의 도메인을 명명하기 위해 단지, 의학 예상에 사용한다"고 위빗의 최고 경영자인 코비 하녹이 말했습니다.

결론

STT-MRAM은 또한 DRAM 대체로 제기되었습니다. 그러나 STT-MRAM 또는 다른 새로운 기억은 DRAM 또는 NAND를 치환하지 않을 것입니다.

여전히, 기억의 현재이고 후대는 지켜볼 가치가 있습니다. 현재까지, 그들은 전망을 중단시키지 않았습니다. 그러나 그들은 변화가 심한 메모리 시장에서 재직자들에 반대하여 충격을 주고 있습니다. "우리가 경쟁이 아직 얻지 않는 신흥 메모리 기술과 장소에 있다"고 객관 분석의 핸디는 말했습니다.(기사는 인터넷에서 왔습니다).