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为什么DRAM不会消失

新材料、新架构和更高的密度限制了DRAM所能做的事情,但它仍然是王者(专家在桌子上第三部分)

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德赢娱乐网站【官方平台】半导体工程坐下来讨论DRAM的未来与Frank Ferro,高级总监的产品管理Rambus;马克•格林伯格(Marc Greenberg)表示韵律;Graham Allan, DDR PHYs高级产品营销经理Synopsys对此;和天泉,记忆营销的高级经理三星电子。以下是那次谈话的摘录。这个讨论的第一部分是这里。第二部分是这里


(从左至右):弗兰克·费罗,格雷厄姆·艾伦,田希亚,马克·格林伯格图片来源:苏珊·兰博/半导体工程德赢娱乐网站【官方平台】

密度仍然是DRAM的一大挑战吗?它是关于收缩,还是分层和包装,这是HBM正在发生的事情?

艾伦当前位置容量的增长速度超过了动态随机存取记忆体死于跟上的能力。DRAM死亡本身可能经历了三年或四年的周期,例如,从16千兆位到32千兆位。这是一个巨大的一步。

什叶派我们正在寻找额外的栈和层HBM,以及每个模具的钻头密度。两种选择我们都在考虑。我们面临的挑战是附加层的整体厚度。我们处在标准晶圆的高度。如果你需要比标准晶圆片更厚的晶堆,就会出现问题。

艾伦DDR4和DDR5的3D堆叠。然后增加容量,你把它放在内存上,加上所有RC缓冲区和数据缓冲区。3D堆叠设备的注册内存可能是DDR5在非常高容量要求下的最佳选择。在不远的将来,你可以用一张内存条获得128g到256g的内存,也许在不久的将来还能获得512g的内存。这就是DRAM。

SE:这对PHY有什么影响?它是否让开发变得更加困难?

艾伦不,因为当你和那些人谈话时,你只是在和一个点负荷谈话。您正在与RCD(寄存器时钟驱动程序)芯片和数据缓冲区通话。所有级别的数据通道隐藏在缓冲区后面,地址扇形输出由RCD芯片处理。对我们来说,这让我们的工作更容易。

格林伯格这都是关于容量、成本、速度和功率。

SE:芯片外DRAM是否会一直是首选的解决方案,或者更多的是在芯片上完成,或者使用内存计算?

格林伯格要使内存计算真正起飞,计算机的外观需要有一个根本性的转变。有些公司利用记忆细胞的模拟特性来做一些有趣的事情。这些技术仍处于发展的早期,但它们真的很有趣。如果这些公司成功了,那么我们可能会看到这种转变。有一家公司利用位单元的模拟特性在模拟域进行计算。你可以在一个芯片上安装大量的flash位单元,如果它们中的每一个都可以成为倍增器,那么你就可以开始做一些有趣的事情了。但我们在技术上还处于起步阶段。这将是计算机架构的根本性转变。人们不喜欢改变。如果你能证明这样做的好处,人们就会这么做。 But where we are today with the classical architecture of a CPU, cache on the die, memory off the die and storage beyond that, that won’t go away anytime soon.

你可以放入嵌入式dram。这些已经存在很长时间了。但是如果你看一下硅晶片的弯曲处,如果你把它放在晶片上,它就会打破成本曲线。如果你是垂直整合的,不太关心销售,你可以使用嵌入式内存。但是,总的来说,问题是一样的。

艾伦如多年来,人们做了许多尝试。最终,没有足够的容量来驱动它。这就是为什么那些流程产品会消失。

:如果您查看嵌入式DRAM上的指标,但在性能和功率方面,它非常有效。

艾伦我们开始看到嵌入式系统的一些局限性静态存储器是漏的力量。每个SRAM单元都有两条小路可以在电源和地之间泄漏电流。如果你在你的骰子上放了太多的这些,那么突然你的骰子就被泄漏功率控制了。所以在理论上,你能在SoC上放置多少内存是有限制的,而不仅仅与区域有关。

SE:这是泄漏的记忆力吗?

艾伦是的,SRAM单元本身。

SE:有什么办法解决这个问题吗?我们肯定看到晶体管正在从finFETsnanosheets

格林伯格:有人在谈论把碳纳米管放在模具上。有些人对此非常乐观。

艾伦我听说有什么东西将在我的整个职业生涯中取代DRAM和SRAM。它没有发生,我也没看到它发生。

SE:不过,通过规模扩展到1x, 1y, 1z一直是个挑战。这会改变现状吗?

什叶派:如果您查看计算性能摩尔定律在过去,它一直在增加时钟速度。我们看到过去10年的时钟速度滑出。它更像是多核架构,你需要很多内存来喂食这些核心。这有助于通过更多内存带宽来推动速度升高的势头。关于高端计算架构AI.,您现在可以看到两种流行的架构。一个是近似计算内存,它是基于hbm的。另一种是计算内内存,它主要基于sram。那些寻求基于SRAM的人工智能解决方案的公司发现,他们没有足够的SRAM容量。他们正在寻找将HBM纳入其中的方法来获得容量。

SE:我们听到更多关于新材料进入新设备的消息。材料的高迁移率对记忆有什么影响?

格林伯格我还没见过有人想用硅以外的东西来制造DRAM。但我们确实有这些新颖的非易失性存储器架构。它们经常使用元素周期表中有趣的元素。几年前有人尝试了周期表中的每一种元素和每一种组合。DRAM已经被使用了30年了。制造它们的过程已经被很好地理解了,我们已经在这条轨道上走得很远了,任何其他技术几乎都要走得很远才能有机会。但是其他的技术正在到来。如果你和MRAM供应商,以及其他一些非易失性的内存供应商,他们已经有了20年。人们说大约需要20年才能真正开发内存技术并将其推向市场。他们到了那里。但他们对DRAM有一个非常艰难的挑战。多年来,这是一个非常大的市场中的大量人员使用。很难改善已经改善了这么多的东西。

艾伦:这是一个非常有弹性的技术。DRAM市场的最大变化是现在在模具上的其他功能的非DRAM逻辑的数量。另一个例子,刚才是用于DRAM掺入DIO-ECC。这是人们想到的事情,但成本效益从未完全致力于其实际工作的规模。现在,当你把ECC放在DRAM上时,你在大约12.5%的存储空间上,你就会增加一点点。你的晶圆弄得很少。但是,如果你能把那些切割的模具放进包装并卖掉它们,因为如果你有一个失败的刷新测试,那么突然间你可以正确地纠正这个失败。因此,您正在恢复额外的收益率,总体上成本开始努力进入您的利益。

SE:驱动因素是什么?

艾伦当前位置你们生产的每一个模具的利润率都更高。你可以拯救硅,否则你会报废。

这就是他们过去使用的音频级DRAM。

艾伦:是的。如果DRAM有一个坏行,你可以把它作为半张DRAM卖给答录机。这也是HBM的有趣之处之一。每次你建立一个新的SoC使用HBM,您通常会通过该管道清洁过程。所以你通过这个机械评估整个装配过程。你在那里把你的SoC放在那里,你在制造它后看到它是否可靠。你真的很喜欢HBM废料。

是的,收益率可能不错tsv,但它是乘法的。

什叶派我们有很强的修理能力,但也只能到此为止了。

SE:那么后退一步,瓶颈在哪里?DRAM的运行速度是否比通往该DRAM的管道更快?

艾伦这里有一种隐藏的关系。DRAM内核中有一个周期时间。对于DDR3,我们得到了8的突发长度,您可以为读写操作屏蔽内部循环时间。当我们讲到DDR4的时候,我们真的不想保持16的脉冲长度。如果你想让速度翻倍,你并没有把核心访问时间减少一半。核心访问时间是一个常量。当你缩小DRAM的大小时,你实际上是在增加时间来抵消它。一个物体变快,一个物体变慢。有了DDR4,他们就可以提出这个银行集团的想法。只要你在银行组之间操作,你就不会干扰这两个读访问。 That’s how DDR4 managed to stay at a burst length of 8. Then along came DDR5, and they made the DIMMs dual channel. So instead of making them 172-bit channels with 64 bits of data and 8 bits of ECC, they became dual 32-bit channels with their own ECC. That way you can allow the burst length of 16 and hide that internal access time in the DRAM. But it’s now 16 x 40, so you still get your 64 bytes of data.

格林伯格:当您开始到达单位数字纳米芯片时,这些芯片都是关于计算的。然后在外面有一个边缘,您必须在芯片中获取所有数据。我在单位数字过程中没有看到过多的材料优化。

:归根结底,它归结为应用程序。您需要利用处理能力和内存带宽优化该曲线。因此,您有一个顶线型模型,其中一些处理器对于特定的应用程序看起来不太好,因此他们调整了曲线,以最大限度地提高吞吐量,例如,具有内存带宽的TPU。他们不关心材料。你需要优化可用的资源。

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