3种新兴的内存技术将改变您处理数据的方式

 
几年前，IDC预测，到2025年，普通人每天将与连接的设备进行4800次交互。从这些传感器中注入的信息将促进机器学习，语言处理和人工智能，所有这些都需要快速存储和更多的计算能力。下一代内存技术将解决当今存储层次结构中的空白，在需要实时处理的地方提供数据。
新兴的内存技术有望将大量数据保持在处理器附近，而不会导致SRAM和DRAM的高成本或功耗。大多数都是非易失性的，例如SSD内的NAND闪存，并且比连接NVMe的固态驱动器快得多。
在这个由两部分组成的系列文章的第一个部分中，我们将研究三种技术来解决即将出现的大数据瓶颈：英特尔的Optane，两种类型的磁阻RAM(MRAM)和电阻型随机存取存储器(ReRAM) 。第二部分将介绍纳米管RAM，铁电RAM和相变存储器。
新内存技术的主要优点
英特尔Optane DC持久性内存：针对数据中心工作负载进行了调整的非易失性高容量内存。可以通过内存操作或块存储进行访问。
MRAM：可以完全断电的非易失性存储器，然后快速唤醒以在IoT应用程序中进行快速写入。
ReRAM：承诺弥合数据中心中DRAM和闪存之间的差距。将整个数据库存储在快速，非易失的ReRAM中将彻底改变内存计算。
为大数据奠定基础
问题在于：计算性能正在以数据访问技术无法比拟的速度增长。当大规模并行CPU或专用的加速器用尽了超高速缓存或快速的系统内存时，它们被迫放入基于磁盘的慢速存储中以使字节紧缩，并磨碎(相对)停止。更大的SRAM高速缓存有助于将热数据保持在手边，而充足的DRAM为内存计算带来了奇迹。但是，两种类型的存储采购起来都很昂贵。它们本质上也是易失的，需要恒定的能力来保留数据。添加这两种方法都不是解决等待实时分析的庞大数据量的经济方法。
英特尔非易失性存储器解决方案部门高级副总裁兼总经理Rob Crooke总结了这种基本挑战：“ DRAM的容量不足以解决当今的实时数据分析问题，而传统存储的速度并不快足够。”
新兴的内存技术有助于缩小容量大但相对较慢的闪存与速度快但容量受到限制的DRAM之间的差距。
该公司的Optane技术适合日益扩大的系统内存与基于闪存的固态驱动器，潜在的增压分析，人工智能和内容交付网络之间的差距。 DRAM非常适合内存处理，但容量也有限。 SSD可以扩展到大规模部署，每GB的成本要低得多。他们只是没有实时交易操作的性能。 Optane旨在桥接这两个世界。
Optane采用独特的架构，该架构由堆叠在密集的三维矩阵中的可单独寻址的存储单元组成。英特尔并未透露其基于Optane的设备中正在使用的技术的具体信息。但是，我们确实知道Optane可以像DRAM或SSD一样工作，具体取决于其配置。
英特尔的Optane DC永久存储模块可放入主板的DIMM插槽之一，从而增加128GB至512GB的高速非易失性存储。
英特尔的Optane DC持久性内存放入连接到CPU内存控制器的标准DIMM插槽中。它最大可提供512GB的容量，可容纳的数据量是最大DDR4模块的几倍。断电时，有关在App Direct模式下运行的Optane DC永久内存DIMM的信息将保留。相反，诸如DRAM之类的易失性存储技术如果不经常刷新，则会迅速丢失数据。软件确实需要针对英特尔的技术进行优化。但是，正确的调整允许性能受限的应用程序以低延迟的内存操作访问Optane DC永久内存。
另外，也可以在内存模式下使用DIMM，将它们与易失性内存共存以扩展容量。无需重写软件即可在“内存模式”下部署Optane DC永久内存。
该技术也可以在英特尔所谓的“应用程序直接存储模式”中使用，在该模式下，可以通过标准文件API访问永久内存地址空间。期望块存储的应用程序可以访问Optane DC永久存储模块的App Direct区域，而无需进行任何特殊优化。与通过I / O总线移动数据相比，这样做的好处是性能更高。
不管应用程序如何使用Optane DC永久存储器，该技术的优势都一样：容量，性能和持久性。内存占用量大的数据中心应用程序(认为云和基础架构即服务)是直接受益者。内存数据库，存储缓存层和网络功能虚拟化也是如此。
MRAM在边缘显示出希望
Optane主要针对数据中心，而磁阻RAM或MRAM在各种IoT设备上都显示出了希望— IDC表示，这种传感器每天将很快接触到数千次。
请看应用材料公司存储部门总经理Mahendra Pakala博士在博客中发表的示例。它使用具有语音和面部识别功能的安全摄像机作为MRAM工作良好的示例。您希望该摄像机在边缘处理尽可能多的数据，并且仅将重要的信息上传到云中。但是，功耗至关重要。根据Pakala博士的说法，当今的边缘设备主要采用SRAM存储器，该存储器每个单元最多使用六个晶体管，并且会遭受高有源泄漏功率，从而损害其效率。 “作为替代方案，MRAM承诺将晶体管密度提高几倍，从而实现更高的存储密度或更小的裸片尺寸。”更大的容量，更紧凑的芯片以及更低的功耗，对于任何在边缘进行处理的人来说都是胜利。
MRAM中的数据由由一对铁磁板形成的磁性元件存储，并由薄的电介质隧穿绝缘子隔开。一块极板的极性会永久设置，而另一块极板的磁化强度会更改为存储零和一。这些板一起形成磁隧道结(MTJ)。这些成为存储设备的基础。
像Optane DC永久性存储器一样，MRAM是非易失性的。 Everspin Technologies是MRAM技术的领导者之一，该公司表示，存储在其Toggle MRAM中的数据在温度下可持续使用20年。 MRAM也非常快。 Everspin声称同步读写延迟在35ns范围内。这接近于SRAM夸耀的性能，从而使MRAM几乎可以替代当今的任何易失性存储器。
密度是传统MRAM缺少DRAM和闪存的地方。 Everspin最近宣布了一种32Mb设备。但是相比之下，最大的每单元四位NAND部件提供4Tb的密度。 MRAM在物联网和工业应用中脱颖而出的更多原因是，MRAM的性能，持久性和无限的耐久性足以弥补容量不足。
Everspin的最新1Gb自旋转移扭矩MRAM器件面向需要高容量，低延迟和持久性的企业和计算应用。
自旋传递扭矩(STT-MRAM)是磁阻技术的一种变体，通过用极化电流操纵电子自旋来工作。与Toggle MRAM相比，其机制所需的开关能量更少，从而降低了功耗。 STT-MRAM也具有更大的可扩展性。 Everspin的独立设备提供256Mb和1Gb密度。像Phison这样的公司可以将其中一个放在其闪存控制器旁边，并获得出色的缓存性能，并具有断电保护的附加优势。您无需担心会购买带有内置电池备份的SSD。进行中的数据传输始终将是安全的，即使在意外关闭的情况下。
英特尔，台积电和联电等代工厂对STT-MRAM感兴趣的另一个目的是：他们希望将其嵌入其微控制器中。这些设计中目前使用的NOR闪存很难扩展到较小的制造节点，而MRAM的集成更经济。实际上，英特尔已经发表了一篇论文，展示了其22nm FinFET低功耗工艺与生产就绪的7.2Mb MRAM阵列。该公司表示，MRAM作为嵌入式非易失性存储器是具有片上启动数据要求的IoT，FPGA和芯片组的潜在解决方案。
ReRAM可能是内存中计算的答案
在宣布成功将MRAM与22FFL制造集成后的几个月，英特尔在国际固态电路会议上作了介绍，介绍了一个嵌入有相同处理节点的3.6Mb电阻式随机存取存储器(ReRAM)宏。
ReRAM是另一种类型的非易失性存储器，声称具有低功耗，高密度的性能，可将其置于DRAM和基于闪存的存储之间。但是，尽管MRAM的特性预示了IoT设备的生命，但ReRAM正在为数据中心事业做准备，以缩小服务器内存和SSD之间的差距。
Crossbar的ReRAM技术：在两个电极之间的电介质中形成纳米丝，并通过不同的电压电平对其进行复位，从而形成低电阻和高电阻路径。
多家公司正在开发使用多种材料的ReRAM。例如，Crossbar的ReRAM技术采用了夹在顶部和底部电极之间的硅基开关材料。当在电极之间施加电压时，纳米丝会在电介质中形成，从而形成低电阻路径。然后可以通过另一个电压重置灯丝。英特尔在氧气交换层下使用了氧化钽高k电介质，从而在其电极之间产生了空位。这两个单元的组成不同，但执行相同的功能，与NAND闪存相比，提供了快许多倍的读取和写入性能。
应用材料公司的Pakala博士说，ReRAM似乎是内存计算中最可行的存储技术，其中数据保存在RAM中而不是磁盘中的数据库中。 “可以利用欧姆定律和基尔霍夫定律在阵列内完成矩阵乘法，而无需将权重移入或移出芯片。多级单元架构有望将存储密度提高到一个新的水平，从而可以设计和使用更大的模型。”在DRAM中处理这些模型的成本非常高，这就是为什么ReRAM的成本优势如此令人鼓舞的原因。
从工厂车间到数据中心，要充分利用计算资源而又不花很多钱，就需要一种全新的存储方法。 Energias市场研究公司预计，从现在到2025年，MRAM市场将快速增长，在复合年增长率为49.6%之后，将达到12亿美元。 Coughlin Associates预测，到2028年，作为Optane核心技术的3D XPoint存储器将带动收入超过160亿美元。显然，对新存储器的需求迫切需要解决闪存，DRAM和SRAM即将出现的限制。
也不必只有一个赢家。这三种新兴的内存类型可能共存于存储层次结构的各个级别，并具有一个共同的目标：确保即将来临的数据泛滥不会淹没现有的访问技术。配备第二代Xeon可扩展处理器的服务器中，英特尔的Optane DC持久性内存已经非常丰富。 MRAM与SSD控制器一起用于代替DRAM的写缓存。由于应用材料公司的Endura Impulse PV大批量生产系统，ReRAM比以往任何时候都更具可行性。如果您认真对待处理大量数据，那么未来五年将至关重要。现在该开始权衡您的选择了。