摘要 二维闪存(2D NAND)技术自问世以来经历了三十余年的迭代发展,制程尺寸持续微缩,存储单元间的串扰问题日益严重,产品可靠性面临严峻挑战.为突破二维闪存的物理微缩极限,三维闪存(3D NAND)技术应运而生,开启了NAND闪存发展的全新纪元.该技术通过从平面结构向三维结构的转变,实现了存储密度的革命性提升,使制造工艺从以光刻为主导的平面缩微技术,转向以刻蚀为核心的三维集成技术.随着人工智能与大数据时代的到来, 3D NAND闪存技术在存储密度、容量、成本和可靠性等方面面临新的要求与挑战.在全球半导体产业竞争日益激烈的背景下,长江存储开发了以晶栈(Xtacking)为代表的创新架构,逐步突破并引领全球3D NAND闪存技术的创新性发展.本文重点梳理晶栈架构关键技术与优势,并系统总结3D NAND闪存技术在向高密度、高性能及高可靠性发展过程中面临的潜在挑战及其解决方案.

关键词 3D NAND闪存; 晶栈架构; 高密度; 高性能; 高可靠性; 3D NAND flash; Xtacking; high density; high performance; high reliability

摘要 智能化时代,计算任务正从“计算密集型”向“数据密集型”转变,这使得传统冯·诺依曼(von Neumann)架构在算力和能效上面临严峻挑战.阻变器件凭借其高集成密度、高开关速度和低开关能耗等优势,在嵌入式存储、存算融合及类脑计算等领域展现巨大潜力,为解决传统架构挑战提供了创新路径.本文将讨论阻变器件的基本概念、关键电学特性及应用现状,分析其在先进工艺节点下推动嵌入式存储、存算融合和类脑计算发展的重要作用.特别地,本文将讨论阻变器件在赋能存算融合技术及类脑计算核心单元(如神经元和突触等)中的发展现状和挑战,揭示其对智能计算体系发展的支撑作用,并展望未来发展前景.总而言之,阻变器件凭借其独特的优势,为传统计算系统带来变革性创新,成为助力人工智能时代加速发展的基础器件.

关键词 阻变器件; 嵌入式存储; 存算融合; 类脑计算; resistive switching devices; embedded memory; in-memory computing; neuromorphic computing

摘要 本文统计了58款不同结构和不同材料的RRAM器件结构和电学特性参数,根据参数之间的联系建立了器件特性参数的计算模型,用统计学的百分位法计算了器件数据的差异性,获得了RRAM器件参数的定量指标.根据计算结果,我们发现RRAM器件的写时间、擦时间、写能量和数据维持时间均未达到预期指标, ECM器件低阻态时有量子力学效应,而VCM器件则没有量子力学效应. RRAM器件还需要进一步发展才能取代Flash技术.就发展趋势而言, ECM和VCM器件与NOR flash的差距最小,最可能取代NOR flash.

关键词 阻变存储器件; 参数计算模型; 百分位方法; 统计指标; resistive memory devices; parameter calculation model; percentile method; statistical indicators

摘要 人工智能时代对计算芯片的算力和能效都提出了极高要求.存算一体芯片技术被认为是有望解决处理器芯片“存储墙”瓶颈,大幅提升人工智能算力能效和算力密度的关键技术和重要解决方案.SRAM存算一体芯片技术由于其在兼容性、鲁棒性、灵活性等方面的优势,已经得到多个旗舰公司的认可和相关领域的产业布局.本文基于国家自然科学基金委员会第347期“双清论坛(青年)”的讨论内容,回顾SRAM存算一体芯片领域近年来的研究现状和发展趋势,分析并总结了该领域未来的研究需求,凝练关键科学问题并进一步探讨前沿研究方向和科学基金资助战略.

关键词 人工智能; 存算一体; SRAM存算; 科学问题; artificial intelligence; compute-in-memory; SRAM-based CIM; scientific topics

摘要 冯·诺依曼计算架构本质上面临“存储墙”和“功耗墙”瓶颈,近年来摩尔定律的放缓进一步加剧了上述瓶颈.新型存算一体芯片技术通过器件–架构–电路–工艺的协同创新,将数据存储与计算融合一体化,大幅降低数据搬运及其开销,被视为后摩尔时代突破冯·诺依曼架构瓶颈的重要技术方向之一.同时,存算一体芯片通过大规模并行运算方式实现高算力,在一定程度上可以缓解工艺微缩压力,对我国在新一轮人工智能革命中突破算力困境,具有重要的战略意义与应用价值.基于国家自然科学基金委员会第347期“双清论坛(青年)”,本文介绍存算一体芯片领域当前的研究现状,分析了存算一体芯片技术对我国的重要战略意义,展望了未来亟待解决的关键科学问题与技术挑战,并进一步给出了该领域的发展趋势和建议.

关键词 存内计算; 近存计算; 异构集成; 异构架构; in-memory computing; near-memory computing; heterogeneous integration; heterogeneous architecture