MRAM与RRAM:重塑嵌入式内存与应用的未来格局

原创 新思科技 2024-11-13 18:02



嵌入式闪存及其对应的离片NOR闪存,在非易失性内存领域(即用于持久性或长期数据存储)多年来占据着标准地位。然而,随着工艺技术尺寸缩小至28nm以下,这些传统内存技术在支持方面显得力不从心。此外,它们原本并非为AI、物联网以及其他要求快速且大规模数据收集、传输、存储及分析的应用而设计。


为了满足对高性能非易失性内存的需求,两种新兴技术逐渐成为焦点:磁阻随机存取存储器(MRAM)和电阻随机存取存储器(RRAM)。这些嵌入式内存不仅满足了现代处理技术对密度、容量及可扩展性的需求,还针对各种应用场景、用例及特定需求进行了优化设计。



MRAM:卓越的可靠性与性能


从核心AI技术到借助云端连接的边缘设备,各类应用均呈现出独特的内存需求。MRAM与RRAM以其各自的显著特性与权衡优势──包括可靠性、存储密度、性能及成本等方面──为用户提供了多样化的选择及针对不同用例的优化方案。


以MRAM为例,它在极端环境下依然能保持出色的可靠性,并展现出卓越的功耗、性能与面积(PPA)综合指标。MRAM最初为满足航空航天领域的严苛要求而研发,其通过可调磁层设计实现了存储密度的最大化。得益于其出众的功耗控制及性能表现,MRAM成为那些追求极致可靠性和数据完整性的应用的理想之选。


在现代交通工具中,MRAM的应用尤为突出,如支持空中下载(OTA)软件更新的智能汽车。此外,MRAM还有助于在不牺牲性能的前提下,降低高级微控制器(MCUs)和AI加速器的能耗。


然而,MRAM对强磁场较为敏感,这在一定程度上限制了其应用范围。因此,在特定环境下,可能需要通过实施物理隔离措施或采用屏蔽技术来降低潜在风险。


RRAM:成本最低且密度最高


尽管MRAM已然成为传统嵌入式闪存的流行替代选项,RRAM在市场认知与采纳程度上尚处于初期阶段。RRAM借助介电层进行数据存储,相较于MRAM,它对磁场不敏感,但在极端环境与条件下的可靠性略逊一筹。


低成本与低能耗的特性,加之高密度及良好的可扩展性,令RRAM成为物联网设备、可穿戴设备、室内传感器以及其他对成本、功耗及空间效率有较高要求的应用的理想之选。此外,RRAM亦被应用于汽车领域,在这些场景中,环境条件相对温和或已得到妥善处理。


不论具体的应用或用例如何,MRAM与RRAM相较传统的嵌入式内存技术,均展现出更为卓越的密度、能效比、可扩展性以及性能表现。


借助灵活且基于IP的编译器优化MRAM与RRAM的开发流程


新思科技提供基于IP的编译器解决方案,有效简化了MRAM与RRAM的集成工作。区别于市场上其他仅提供有限固定宏选项的产品,我们的编译器具备高度的综合性与可配置性,使开发者得以迅速构建多样化的内存宏,并精准匹配内存规格(包括尺寸与宽高比)与微控制器(MCU)的具体需求。


以我们的MRAM编译器为例,其支持的内存容量高达128Mb,同时占用更小的芯片面积,并提供丰富的配置选项,如多比特字宽、宽高比及布局优化等,远胜于其他同类IP解决方案。此外,写验证写与读修改写等高级功能有效提升了性能表现并降低了功耗。通过可配置的内存宏生成,开发者能够针对特定应用场景进行精细化优化,进而实现超过10%的性能、功耗与面积(PPA)综合优势。


我们的MRAM编译器特别适用于那些对电源管理要求简化、集成了自测试(BIST)与修复机制以及采用纠错码(ECC)技术的新兴应用领域。它不仅加速了系统级芯片(SoC)的开发与上市时间,还响应了AI赋能应用中对高可靠性、成本效益及高效能内存的迫切需求。


目前,我们正积极在GF 22FDX工艺平台上推进汽车级MRAM与RRAM编译器的开发工作。经过测试,数据保持能力、写入耐久性以及磁免疫性能均达到或超越了预设的设计目标。


重塑嵌入式内存与应用的未来格局


MRAM与RRAM突破传统内存方案的局限,为汽车系统、物联网设备及AI加速器等广泛领域带来创新变革。其无缝的芯片内集成、低能耗特性以及极高的存储密度,使其完美适配当前及未来计算需求的演进。


领先的晶圆制造商已发布针对MRAM与RRAM技术的进一步发展路线图,其中包括推进至6nm及更高工艺水平的FinFET(鳍式场效应晶体管)解决方案。我们将不断推进下一代内存技术的研发,并致力于协助重塑嵌入式系统的未来前景。




    
               

                      

                    
             

                   
                   

                 
                 

                 

         
                                     
                                     


                               

                                 

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