單祥茹


傳統存儲器包括DRAM, SRAM, NAND,已經擁有幾十年的歷史,隨著在各種數字設備和系統中的廣泛應用,產品不斷更新換代,尺寸越來越小,成本越來越低,性能也越來越強。最近幾年,物聯網與工業4.0的發展讓信息量呈現爆炸性的增長,現在,一個人一天可能產生的數據約1GB。一輛無人駕駛汽車每天產生的數據量將達到4000GB。從去年(2018)開始機器產生的數據已經超過人類產生的數據,這是人類歷史上的第一次。未來三年,機器產生的數據很可能達到人類產生數據的9倍之多。重要的是,所有數據都必須在邊緣收集,并從邊緣到云端的多個層級進行處理和傳輸、存儲和分析。若將這些海量數據轉變為有價值的信息,必須依賴人工智能和機器學習。然而,半導體產業卻面臨著重大挑戰。
一方面,萬物互聯、工業4.0等帶來了數據的爆炸式增長,這些數據從終端、邊緣,上傳到云端,需要巨大的計算能力支持。另一方面,過去幾十年摩爾定律一直推動著半導體器件計算性能不斷提高。今天,這種情形發生了改變。從14nm到10nm,用了近四年的時間。尤其是當工藝制程發展到7nm、5nm、3nm階段,摩爾定律開始面臨擴張速度急劇放緩,已無法再提供功率、性能和面積成本(PPAC)的同步提升。
業界對摩爾定律是否已死的爭論一直沒有停歇,雖無定論,但有一點是肯定的,即傳統的一味靠縮減晶體管尺寸的二維摩爾定律將很難繼續走下去。應用材料公司金屬沉積產品全球產品經理周春明博士近日在新產品說明會上提出:“半導體產業的核心參數包括性能(Performance)、功率(Power)、面積成本(Area-Cost)三個方面,即PPPAC。在數據爆炸式增長的今天,存儲器已經成為大數據發展的瓶頸。目前的計算架構無法適應發展的需要,采用新的架構將有助于在芯片的性能、功率、面積和成本上找到最佳平衡點。”
全新存儲器走到前臺是邊緣和云端計算發展的必然
遵照摩爾定律,CPU、GPU和傳統存儲器(DRAM,NAND)等產品的性能都有了飛躍式發展,不過,傳統構建模塊和計算結構已無法滿足大數據、物聯網和人工智能對計算性能需求。隨著人工智能,機器學習和物聯網的進步,計算負載變得數據密集且復雜,市場上亟需全新的存儲技術對大數據進行有效的處理。
所謂“全新的存儲器”,它必須能為邊緣與云端裝置提供優于現有存儲器技術的功率、性能和面積成本效益。研究指出,在邊緣側,以統合式MRAM解決方案取代微控制器中的eFlash和SRAM,便可節省高達90%的功耗。采用單一晶體管MRAM取代六個晶體管SRAM,便可實現更高的位元密度和更小的芯片尺寸。這些功率與面積成本優勢使得MRAM成為邊緣設備的理想選擇;在云端,相較于傳統的NAND,PCRAM或ReRAM的存儲級存儲器更可提供超過10倍以上的存取速度,因此,這些存儲器將成為云端數據存儲的首選。
新的存儲器技術為量產制程帶來獨特挑戰
周春明博士表示,各種規模的企業正在竟相開發新的硬件平臺、架構與設計,以提升計算效率,MRAM(磁性隨機存取存儲器)、ReRAM(阻性RAM)和PCRAM(相變RAM)等新的存儲器技術興起,便是芯片與系統設計人員重點研究的關鍵領域。這些新型存儲器提供更多工具來增強近存儲器計算(Near MemoryCompute),也是下一階段存儲器內計算(In-Memory Compute)的建構模組。
MRAM是一種非常復雜的薄膜多層堆疊,由10多種不同材料和超過30層以上的薄膜與堆疊組成。部分薄膜層的厚度僅達數埃,相近于一顆原子的大小,其高度的變化即會對存儲器的性能和耐久產生影響。控制這些薄膜層的厚度、沉積均勻性、介面品質等參數成為關鍵所在。在制造過程中,對硅上沉積和整合新興材料的能力提出極高要求。
與其他方案相比,應用材料公司的CloverPVD已證實可提供改良的讀取信號和100倍以上耐久性,可幫助實現更低的功率效能和更高的裝置耐久性,這些特性都非常適合邊緣應用。
應用材料公司用“新材料工程”為新型存儲器實現量產莫定基礎
周春明博士認為,在半導體工藝制程方面,目前主要依賴光刻技術去推動晶體管尺寸的減小。其實,我們還可以通過新架構、新型結構/3D、新材料和其他一些新微縮方式實現晶體管尺寸的下降和性能提升。最后就是依靠先進的封裝技術,從系統層面上實現芯片性能的最優化。所有這一切,材料工程是基礎。在推動半導體產業興起過程中,應用材料公司及時推出了自己的“全新劇本”,而這個劇本的核心則是依托其獨有的“材料工程”技術。該材料工程技術將在整個PPAC的改進上起到非常大的作用。
1、Endura@CloverMRAM PVD系統:適于大規模量產的生產級MRAM平臺
MRAM采用硬盤驅動器中常見的精密磁性材料,其固有的快速存取性能和非易失性能夠確保軟件和數據在斷電情況下得以保留。得益于快速的存取性能和高度耐用性,MRAM可能最終會替代SRAM,成為3級高速緩沖存儲器。MRAM可以集成到物聯網芯片的后端互連層中,因此能夠實現更小的裸片尺寸和更低的成本。
應用材料公司的新型EnduraCloverMRAM PVD平臺由9個特制的工藝反應腔組成,這些反應腔全部集成在高度真空的無塵環境下。這也是業內首個用于大規模量產的300毫米MRAM系統,其中每個反應腔最多能夠沉積五種不同材料。其中,影響效能關鍵的隧道結氧化鎂,是透過應用材料公司獨特的Clover PVD氧化鎂技術沉積而成,可實現低功耗、高耐久性的MRAM效能。
在系統層級方面,可整合多達7個CloverPVD腔室到Endura平臺,無須真空中斷即可于單一整合式系統中實現復雜的MRAM堆疊沉積。最佳化序列處理技術可以沉積MRAM堆疊的基本元件,達到最大的晶圓輸出。
MRAM存儲器需要對至少30層的材料進行精確沉積,其中有些層的厚度相當于人類發絲的五十萬份之一。哪怕僅有原子直徑幾分之一的工藝變化,也會極大地影響器件的性能和可靠性。Clover MRAM PVD平臺集成了機載計量技術,能夠以亞埃級靈敏度對所產生的MRAM層的厚度進行測量與監控,可實現即時流程監控,從而確保實現原子級的均勻度并規避接觸外界環境的風險。
2、EnduraImpulse PVD系統:滿足PCRAMCReRAM大規模量產的全鏈條生產能力
ReRAM和PCRAM是低功耗、高密度的高速非易失性存儲器,可作為“存儲級存儲器”來填補服務器DRAM和存儲器之間不斷擴大的性價比差距。
ReRAM采用工作原理類似保險絲的新材料制成,能夠在數十億個存儲單元中選擇性地形成細絲來表示數據。與之不同,PCRAM采用的是DVD光盤中常見的相變材料,通過將材料狀態從非晶態更改為晶態對數據位進行編程。ReRAM和PCRAM與3D NAND存儲器類似,同樣呈3D結構排列,存儲器制造商可以在更新換代過程中逐步增加層數,從而穩定地降低存儲成本。ReRAM和PCRAM還有望實現和編輯多個電阻率中間形態,以便在每單個存儲器單元中存儲多位數據。
大規模量產后,ReRAM和PCRAM的成本可以明顯低于DRAM,并能夠提供比NAND和硬盤驅動器更快的讀取性能。ReRAM還是未來內存計算架構的首選產品,在這一架構中,計算元件將集成到存儲器陣列中,協助克服與AI計算相關的數據傳輸瓶頸。
EnduraImpulse PVD平臺是應用材料公司專為PCRAM和ReRAM大規模量產打造的解決方案,包含多達九個真空工藝反應腔,同樣集成了機載計量技術,能夠對這些新型存儲器中使用的多組分材料進行精確沉積和控制。
周春明博士表示,新型Endura平臺是應用材料公司有史以來最精密的芯片制造系統,廣泛的產品組合為新型存儲器實現量產帶來得天獨厚的優勢,它成功地將多種材料工程技術與機載計量技術集成在一起,打造出前所未有的新型薄膜和結構。該集成化平臺充分展示了新材料和3D架構能夠在后摩爾時代所能發揮的關鍵作用,并以全新的方式幫助計算行業優化性能、提升功率并降低成本。