台积电入局mram，叫板三星？

三星的研究人员声称已经开发出有史以来最小、最节能的非易失性随机存取存储器。该团队采用该公司的 28nm 嵌入式 MRAM，并将磁性隧道结扩展到 14nm FinFET 逻辑工艺。研究人员将在 12 月召开的国际电子器件会议上报告这一点，改论文的名称是World’s most energy-efficient MRAM technology for non-volatile RAM applications.。    

论文中提到，该团队生产了一个独立的存储器，其写入能量要求为每比特 25pJ，读取的有效功率要求为 14mW，写入的有效功率要求为 27mW，数据速率为每秒 54Mbyte。循环为 10^14 个周期，当扩展到 16Mbit 设备时，一个芯片将占据 30 平方毫米。    

为了实现这一性能，研究团队将磁性隧道结缩小到三星的 14nm FinFET 逻辑平台，与 28nm 的前身相比，面积增加了 33%，读取时间加快了 2.6 倍。    

该研究的目标之一是证明嵌入式 MRAM 作为高速缓存存储器适用于依赖大型数据集和分析的应用，例如边缘 AI。    

早前报道：三星研发出运算存储MRAM    

三星半导体宣布，通过结构创新，实现了基于MRAM（磁阻式随机存取存储）的存储内运算（In-Memory Computing），进一步拓展了三星下世代低功耗AI芯片技术。    

传统的运算体系中，存储中的数据要转移到处理芯片的数据运算单元进行处理，因此其对于频宽、延迟的要求非常高。    

至于存储内运算则是一种新的运算模式，也可以当作存储与运算一体化的表现，也就是说，在存储中同时执行数据储存、数据运算处理，无需移动数据。同时，在存储网路中的数据处理是以高度平行的方式执行，因此提高性能的同时，还能大大降低功耗。    

如果与其他存储比较，MRAM在运行速度、寿命、量产方面都有明显优势，功耗也远低于传统DRAM，关键是还具有非挥发的特点，断电也不会丢失数据。    

可是MRAM也有其缺点，因为很难用于存储内运算，使得在标准的存储内运算架构中无法发挥低功耗优势。为了克服这一点，三星研究团队设计了一种名为“电阻总和”（resistance sum）的新型存储内运算架构，取代“电流总和”（current-sum）架构，进而成功开发了一种能演示存储内运算架构的MRAM阵列芯片，命名为“用于存储内运算的磁阻式存储交叉阵列”（crossbar array of magnetoresistive memory devices for in-memory computing）。    

目前来看，这一交叉阵列成功解决了单个MRAM小电阻问题，从而降低功耗，实现了基于MRAM的存储内运算。按照三星研究，在执行AI运算时，采用MRAM存储内运算可以实现98%的笔迹辨识成功率、以及93%的人脸辨识准确率。    

根据Report Linker研究，全球MRAM市场2021年至2026年的年复合成长率将达25%，并于2026年达到62亿美元的规模。该市场的主要驱动力是对穿戴式装置的需求增加、物联网设备的高度采用、运算技术的进步、对更高存储空间的需求以及缩短启动时间等因素。除了三星之外，Avalanche、CROCUS、Honeywell以及Everspin都是主要MRAM制造商。    

最新研究显示，除了Toggle MRAM与自旋转移力矩式磁性存储（STT-MRAM）之外，自旋轨道力矩式磁性存储（SOT-MRAM）正在崛起。近年来包含英特尔、IMEC、三星及台积电都投入SOT-MRAM相关研究，不过量产仍需10年时间，也是须持续关注的趋势之一。    

台积电入局mram，叫板三星？    

早前，台湾工研院携手台积电共同发表的SOT-MRAM技术，能在低电压、电流的情况下，达到0.4纳米的高速写入，并具备7兆次的耐受度。    

该项技术未来可整合成先进制程嵌入式记忆体，在AI人工智慧、车用电子、高效能运算芯片等领域具有极佳的前景。工研院电子与光电系统所所长张世杰乐观的表示：「MRAM兼具快闪记忆体非挥发性，近年来已成为半导体先进制程、下世代记忆体与运算的新星。」    

国立阳明交通大学也在今日的VLSI上，共同发表新磁性记忆体的高效能运作技术。透过优化STT-MRAM（自旋转移矩磁性记忆体）的膜层和元件，提高写入速度，降低延迟、电流，并拉长使用寿命。    

最重要的是，STT-MRAM能在127度到零下269度的范围内，稳定且高效运作，这也是工作温度横跨近400度的STT-MRAM，第一次在实验中被验证。未来可应用于量子电脑、航太等产业当中。    

过去的传统架构中，处理器（CPU）会从记忆体内，存取已储存的数据，并进行运算处理。在一来一往的读写过程中，数据会徘徊在处理器和记忆体之间，造成延迟、高耗能等情况产生，影响到运算效率。    

2018年，台积电董事长刘德音就谈过记忆体内运算（in-memory computing），即将逻辑芯片、记忆体进行异质整合，提升运算效能。事实上，许多研究机构都在尝试用不易耗损的新型记忆体开发此技术，但当中并不包含当前被广泛应用的NAND（快闪记忆体）。    

MRAM为一种非挥发性记忆体，兼具耗能低、读写速度快等优点，以及微缩至22纳米以下的潜力，相当适合应用在嵌入式记忆体的领域。    

台北清华大学张孟凡教授所的团队使用MRAM，成功开发全球第一片非挥发记忆体内运算电路芯片。根据媒体报导，相关论文发布后，三星也在今年一月发布类似论文，实验芯片则抢在台积电前公布，较劲意味浓厚。

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