Dialog將非易失性電阻式RAM技術(shù)授權(quán)與格芯22FDX平臺(tái),服務(wù)IoT和AI應(yīng)用


原標(biāo)題:Dialog將非易失性電阻式RAM技術(shù)授權(quán)與格芯22FDX平臺(tái),服務(wù)IoT和AI應(yīng)用
一、合作核心:技術(shù)授權(quán)與平臺(tái)整合
技術(shù)授權(quán)內(nèi)容
22nm FD-SOI工藝:提供低功耗(動(dòng)態(tài)功耗降低50%)、高能效(性能提升20%)和抗輻射能力(適用于工業(yè)場(chǎng)景)。
靈活電壓調(diào)節(jié):支持0.4V-1.8V寬電壓范圍,適配IoT設(shè)備的電池供電需求。
提供基于氧化鉿(HfO?)的1T1R(1晶體管+1電阻) RRAM單元設(shè)計(jì),支持低功耗、高密度存儲(chǔ)。
集成模擬/數(shù)字混合信號(hào)接口,適配格芯22FDX工藝的FD-SOI(全耗盡絕緣體上硅)特性。
Dialog授權(quán)RRAM IP:
格芯22FDX平臺(tái)優(yōu)勢(shì):
技術(shù)互補(bǔ)性
FD-SOI的體偏置(Body Bias)技術(shù)可動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)閾值電壓,優(yōu)化RRAM的讀寫性能(如降低寫入電壓至1.5V)。
寫入耐久性達(dá)10?次(傳統(tǒng)Flash為10?次),數(shù)據(jù)保留時(shí)間>10年(-40℃~125℃)。
單元面積僅4F2(4平方特征尺寸),密度是eFlash的3倍。
Dialog的RRAM優(yōu)勢(shì):
格芯22FDX的支撐:
二、RRAM技術(shù)解析:為何適配IoT與AI?
RRAM工作原理與優(yōu)勢(shì)
通過(guò)電場(chǎng)控制金屬氧化物(如HfO?)中的氧空位遷移,形成高/低阻態(tài)(“1”/“0”)。
寫入速度<10ns,功耗僅pJ級(jí)(Flash為nJ級(jí))。
原理:
對(duì)比其他存儲(chǔ)技術(shù):
技術(shù) 寫入速度 耐久性 成本($/MB) 適用場(chǎng)景 RRAM 快 高(10?次) 低 IoT邊緣設(shè)備、AI推理 Flash 中 中(10?次) 中 手機(jī)、SSD MRAM 快 高(101?次) 高 汽車電子、工業(yè)控制
22FDX工藝的協(xié)同效應(yīng)
22FDX的SOI結(jié)構(gòu)天然屏蔽α粒子干擾,適合航天、工業(yè)IoT等嚴(yán)苛環(huán)境。
FD-SOI的背柵偏置技術(shù)可降低RRAM的待機(jī)功耗(靜態(tài)電流<1nA)。
低功耗設(shè)計(jì):
抗輻射能力:
三、應(yīng)用場(chǎng)景與市場(chǎng)價(jià)值
IoT邊緣設(shè)備
RRAM的高密度存儲(chǔ)支持健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)本地緩存(如連續(xù)7天ECG記錄)。
結(jié)合Dialog的低功耗MCU和RRAM,實(shí)現(xiàn)自供電傳感器節(jié)點(diǎn)(如農(nóng)業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè))。
案例:土壤濕度傳感器+RRAM存儲(chǔ)閾值參數(shù),功耗降低至μW級(jí)。
智能傳感器:
可穿戴設(shè)備:
邊緣AI推理
工業(yè)設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù):傳感器數(shù)據(jù)+RRAM存儲(chǔ)的AI模型,實(shí)現(xiàn)故障提前預(yù)警。
RRAM的快速讀寫能力加速AI模型加載(如語(yǔ)音關(guān)鍵詞識(shí)別模型加載時(shí)間<1ms)。
TinyML模型存儲(chǔ):
案例:
市場(chǎng)規(guī)模與增長(zhǎng)
2023年占非易失性存儲(chǔ)市場(chǎng)3%,2028年或提升至15%(受IoT/AI需求驅(qū)動(dòng))。
2023年規(guī)模約45億美元,預(yù)計(jì)2028年達(dá)82億美元(CAGR 12.7%)。
IoT存儲(chǔ)市場(chǎng):
RRAM份額:
四、用戶與行業(yè)影響
對(duì)IoT設(shè)備商的價(jià)值
寫入速度提升10倍,支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)記錄(如工業(yè)設(shè)備狀態(tài)日志)。
RRAM替代部分Flash存儲(chǔ),BOM成本降低20%-30%(以智能電表為例)。
成本優(yōu)化:
性能提升:
對(duì)AI芯片設(shè)計(jì)的影響
RRAM可直接集成在AI加速器旁,減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)能耗(如邊緣端AI推理功耗降低40%)。
近存計(jì)算(Near-Memory Computing):
行業(yè)格局變化
初創(chuàng)公司(如Weebit Nano)或借力格芯平臺(tái)推出定制化RRAM IP。
三星、美光等需加速RRAM布局,否則可能被Dialog+格芯的組合搶占市場(chǎng)。
傳統(tǒng)存儲(chǔ)廠商受沖擊:
新玩家入局:
五、技術(shù)挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)
關(guān)鍵挑戰(zhàn)
需驗(yàn)證10年數(shù)據(jù)保留能力(尤其工業(yè)級(jí)-40℃~125℃環(huán)境)。
RRAM的金屬氧化物層需與22FDX的CMOS工藝兼容,需解決高溫退火對(duì)存儲(chǔ)層的影響。
工藝集成難度:
長(zhǎng)期可靠性:
解決方案
在22FDX中引入后端制程(BEOL)優(yōu)化,減少金屬互連的寄生電容。
采用雙層阻變材料(如HfO?/Al?O?堆疊),提升耐久性至10?次。
Dialog技術(shù)優(yōu)化:
格芯工藝改進(jìn):
六、用戶決策建議
適用場(chǎng)景推薦
高性能計(jì)算(RRAM讀寫速度仍低于DRAM)。
需要長(zhǎng)期數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的檔案系統(tǒng)(RRAM的寫入次數(shù)有限)。
電池供電的IoT終端(如智能水表、環(huán)境傳感器)。
需要頻繁擦寫的AI邊緣設(shè)備(如語(yǔ)音助手緩存)。
優(yōu)先采用場(chǎng)景:
謹(jǐn)慎采用場(chǎng)景:
開(kāi)發(fā)支持
RRAM控制器IP,支持SPI/I2C接口,簡(jiǎn)化硬件設(shè)計(jì)。
22FDX+RRAM的PDK(工藝設(shè)計(jì)套件),支持Cadence、Synopsys等EDA工具鏈。
格芯提供:
Dialog提供:
七、總結(jié)與展望
核心結(jié)論
技術(shù)協(xié)同效應(yīng):Dialog的RRAM技術(shù)與格芯22FDX平臺(tái)結(jié)合,為IoT和AI應(yīng)用提供了低功耗、高密度、高可靠性的存儲(chǔ)解決方案。
市場(chǎng)潛力:隨著IoT設(shè)備數(shù)量的爆發(fā)式增長(zhǎng)(預(yù)計(jì)2025年全球連接設(shè)備超300億臺(tái)),RRAM技術(shù)有望成為嵌入式存儲(chǔ)的主流選擇。
用戶行動(dòng)建議
與Dialog和格芯合作,定制符合特定需求的RRAM IP,搶占市場(chǎng)先機(jī)。
評(píng)估RRAM替代傳統(tǒng)存儲(chǔ)(如EEPROM、NOR Flash)的可行性,重點(diǎn)關(guān)注功耗、面積和成本。
硬件開(kāi)發(fā)者:
系統(tǒng)集成商:
通過(guò)以上分析,Dialog與格芯的合作不僅是一次技術(shù)授權(quán),更是IoT與AI領(lǐng)域存儲(chǔ)技術(shù)的一次重要升級(jí)。用戶需根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景權(quán)衡技術(shù)優(yōu)勢(shì)與成本,而行業(yè)則可能因此加速向低功耗、高密度存儲(chǔ)轉(zhuǎn)型。
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