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國際電子器件大會（IEDM）是非常重要的行業盛會，原因之一在于，它能讓我們了解半導體產業如何在技術選擇方面趨向一致，這些技術可能是氧化鉿柵極氧化層或浸沒式光刻，也可能是本文所討論的磁性隨機存取存儲器（MRAM）。
去年12月在舊金山舉行的2019 IEDM大會上，各家大型晶圓廠以及英特爾都演示了可嵌入在CMOS邏輯器件中的MRAM技術。可以說，在可靠性和制造經驗方面，格芯相對于其他公司具備一定的優勢，但顯然其他公司也在積極布局MRAM技術。
MRAM的時代已經到來，這在很大程度上是因為嵌入式NOR閃存（eFlash）在28nm甚至更小的節點上進行制造所需的掩膜過多（十幾個甚至更多）。嵌入式NOR閃存還需要高電壓能力來寫入數據，而且寫入時間非常長。雖然MRAM也面臨著一些挑戰，但與eFlash相比，它的速度更快，功耗更低。
顯著節省能耗
位于加利福尼亞州洛思加圖斯的Objective Analysis公司的資深存儲器分析師Jim Handy表示：“如果您的應用要向NOR閃存寫入大量數據，那么您將會更青睞MRAM。閃存的能耗非常高，因為它寫入數據的時間太長，還需要高電壓。如果遷移到MRAM，將會顯著節省能耗。MRAM的寫入能耗降低了幾個數量級，而讀取能耗大致保持不變。”
Handy指出，開發微控制器的公司可以選擇：在SRAM上進行加載作為工作存儲器，將代碼存儲在外部（分立式）NOR閃存上。或者，他們可以跳過這一步，直接遷移到嵌入式MRAM（eMRAM）。他表示，由于SRAM需要六個晶體管來存儲一個位，MRAM通常可將密度提高一倍甚至更多。
另外，在SRAM需要電池備份的系統中，由于嵌入式靜態RAM（SRAM）的成本包括了芯片和電池，與其相比，非易失性MRAM通常要經濟高效得多。
在2019 IEDM大會上，有一整場專題討論圍繞eMRAM的話題展開。在展示格芯最新的eMRAM可靠性數據之后，常駐新加坡的格芯嵌入式MRAM技術主管Vinayak Bharat Naik表示，他非常歡迎四家公司同時推出eMRAM，這幾家公司依次為格芯、英特爾、三星和臺積電。
Naik表示：“對于客戶而言，如果他們希望從已經使用了很長時間的傳統技術遷移到一種新技術，這個過程不能太突然。一旦最終客戶開始采用MRAM，他們將對使用MRAM取代傳統存儲器越來越有信心。”
eMRAM的可靠性和可制造性
過去一年，有多家客戶請求格芯分享更多數據，以此展示格芯公司的eMRAM技術能夠滿足生產的所有可靠性測試要求，還能耐受可能干擾存儲數據的強外部磁場。
格芯在2019 IEDM大會上的演示重點解答這些問題，收到了積極的反響。
Naik的IEDM論文展示了eMRAM在格芯的22nm FD-SOI嵌入式平臺上的可制造性，使用先進的磁隧道結（MTJ）堆疊/蝕刻/集成工藝，在工業級工作溫度范圍內（-40至125攝氏度）實現功能完全、單體密度為40Mb的模塊。該論文還展示eMRAM能夠滿足回流焊要求，并且提供穩定的產品可靠性，在封裝級別上的失效率低于1ppm。
抗磁性研究表明，在25攝氏度的溫度下，單體密度為40Mb的eMRAM模塊能夠在待機模式下耐受1,600奧斯特的極高磁場，在暴露20分鐘的情況下，失效率低于1ppm。在125攝氏度的溫度下，當磁場強度為700奧斯特時，失效率仍然低于1ppm。活動模式抗磁性 — 存在500奧斯特磁場的情況下，芯片仍然能夠工作。它保持良好的耐久性，在長達一百萬個周期內的失效率低于1ppm，在一百萬個周期之后，電阻分布不會退化，在高溫下工作500小時期間，電阻分布也不會退化。所有結果都在關閉模式下進行了糾錯（ECC）。
Naik說：“磁場可能無處不在。比如，在家里，您手機的充電器可能產生一定強度的磁場。我們必須確保在待機和活動模式下均具備良好的抗磁性，這樣芯片才能夠正常工作。”
2018年，在一些重要技術會議上（包括IEDM和有關VLSI技術的研討會），格芯展示了其eMRAM能夠耐受芯片封裝中使用的回流焊步驟，這使得他們能夠在封裝回流焊步驟之前對微控制器（MCU）進行編程。260攝氏度下五次回流焊五分鐘的JEDEC標準經過了封裝級測試的驗證。
提高可靠性
在2019 IEDM大會上，格芯展示了來自所有標準可靠性測試和抗磁性測試的eMRAM封裝級可靠性數據，從而證明我們在eMRAM技術領域具備競爭力。
Naik表示：“在這次IEDM大會上，我們展示了我們的技術可以隨時用于生產，適合各種工業級應用，包括可穿戴設備、物聯網（IoT）及其他諸多應用。格芯在40nm和28nm MRAM產品方面具有豐富的生產經驗，這種經驗一直延伸到eMRAM市場。”
格芯工程師在不斷優化磁隧道結（MTJ）單元，包括沉積和蝕刻。Naik表示：“過去一年中，我們在MTJ堆疊和蝕刻以及集成工藝方面都有所改進，以提升持久性，實現更高的開關效率。我們將產品良率提升到90%以上的水平。”
節省能耗
Tom Coughlin是一位存儲器和存儲技術咨詢師，擔任年度閃存峰會的主席長達10年，他表示eMRAM“為邊緣或端點的嵌入式產品帶來了諸多可能性，特別是那些對功耗敏感的產品。”
Coughlin認為，eMRAM等新興技術的市場必將迎來一次騰飛。他說：“持久性網絡的發展空間巨大，包括工廠4.0，它將智能設備與人工智能相結合，打造更高效的工廠。此外，農業也可能是一個龐大的市場，更多的農場主在農田中放置高效的無線智能傳感器。對于醫療保健應用，則需要更高效地使用電能。很多市場都將推動這種需求。另外，還有一些我們尚未想到的用途，包括很多消費型應用，快速高能效存儲器的新用途才剛剛起步，我們迄今還沒有認識到它們的潛能。”
Naik表示，格芯正在穩步推進eMRAM的應用，首先專注于物聯網和工業用途，然后是汽車級eMRAM — 在此類應用中，溫度挑戰更加嚴峻，自動駕駛的數據需求離不開高密度的片上存儲器 — 然后才是使用MRAM作為四級緩存，取代處理器上的部分SRAM。
還有另一個非常龐大的市場，即計算存儲一體化（PIM），我們在2019 IEDM大會上經常對這項技術展開討論。PIM在人工智能（AI）計算中使用某種形式的新興存儲器。MRAM或其他存儲器類型，例如阻性RAM或相變RAM，可以充當邊緣設備中的本地處理元件。Naik表示：“考慮到MRAM具備諸多優良性能，例如快速寫入、高耐久性、高密度和低功耗，MRAM相比于其他NVM擁有獨特優勢，在面向人工智能應用的PIM計算方面潛力巨大。”
計算存儲一體化
Coughlin認同PIM技術具備的潛力。他說：“計算存儲一體化可以在任何應用中發揮更大作用，而將人工智能應用放在其他位置運行。我們可以在其他地方進行數據訓練，而將一些學習功能放在設備上。至少，計算存儲一體化可以在本地運行模型，而不是在數據中心運行。”
MRAM還可在數據中心扮演更重要的角色。Coughlin表示：“如果系統沒有運行任何負載，MRAM可以保持空閑狀態，當需要數據時，它可以立即投入運行。這讓我們能夠擺脫對易失性存儲器的依賴，而更好地利用非易失性存儲器。MRAM目前在很大程度上是受到了網絡邊緣的能耗敏感型應用的驅動，但它也可在數據中心使用。”
總部位于圣地亞哥的Atlazo Inc.,的首席執行官Karim Arabi談到了邊緣設備即將發生的變化。他表示，自動駕駛只是需要海量數據的一種邊緣計算而已。
先進的駕駛員輔助系統（ADAS）需要“靠近傳感器的低延遲計算”。
Arabi表示：“在數據聚合和訓練方面，由于計算功耗和數據大小的原因，云計算更具優勢。但其他應用需要更高的功效，就功耗而言，邊緣計算的成本比通過無線鏈路傳輸至云端的成本要低100至1,000倍。由于隱私性原因，很多數據必須保存在本地。”
在典型的馮諾依曼架構中，大約75%至95%的電能用于在存儲器和處理器之間移動數據。Arabi說：“有了MRAM和PC-RAM等新型存儲器架構，我們可以使用MRAM來取代一些SRAM，還可將數據從片外DRAM移動至片上MRAM。無論是MRAM還是PC-RAM，都能夠創建一種新的計算范式。在未來十年內，隨著神經形態計算日臻成熟，MRAM和PC-RAM將變得更加關鍵。”
新計算架構
格芯將自己定位為MRAM領域的領導者，致力于幫助客戶開發功能豐富的差異化產品，以及推動潛在的新計算架構等新技術發展。
格芯計算和無線基礎設施部首席技術官兼副總裁Ted Letavic表示：“當今社會已經實現互聯，如果你不能處理功率包絡范圍的數據，不能進行數據分析，那么你就無法從中獲利，甚至無法實現人工智能。我們必須擁有分析能力，也就是邊緣或數據中心計算能力。”
展望未來，隱私性將促使我們將數據轉移到邊緣設備，MRAM可在其中扮演重要角色。“我們的個人數據可能在任何位置發布，從網絡邊緣到數據中心。我們希望將這些數據移動至邊緣，以確保您的數據安全，更好地保護隱私性。”
推動邊緣計算的第二個因素是帶寬。雖然5G將更多數據傳輸到數據中心，但隨著移動數據容量加速增長，這種方法變得不切實際。“即便5G甚至6G能夠帶來巨大的前景，但您要傳輸到數據中心進行計算的每一位數據都會占用帶寬。我們要達到的目標是，在邊緣擁有足夠的計算引擎。然后我們可以發送元數據，僅傳輸結果，而不傳輸原始數據。”
Letavic表示，多家重要研究中心正與格芯開展合作，研究邊緣計算的這些新方法。
“這遠遠超出了單純的芯片解決方案。我們需要真正改變計算架構。在2019 IEDM大會上的一次采訪中，Letavic表示：“我們并非只討論新的晶體管，以及處理電子和光子的方式，我們討論的是新的架構。”
Letavic將新架構稱為即將到來的“計算機設計的文藝復興”，MRAM能夠在其中扮演重要角色。
“在30年時間內，我們第一次考慮采用非馮諾依曼架構，它將帶來巨大的功耗優勢。我們能夠實現比專用架構低100倍甚至1,000倍的功耗。”
由于計算存儲一體化方法具有很高的能效，因此MRAM能夠在這些非馮諾依曼架構中扮演中心角色。Letavic表示：“作為器件技術人員，我們能夠在未來30年內不斷改進技術，我們目前仍然沒有達到滿足我們期望的功耗點。我們必須改變架構和軟件堆棧。新的架構帶來新的器件類型、平臺上的新功能以及解決計算問題的新方法。”（作者：David Lammers，格芯公司）
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