【台積電佈局新存儲技術】
近年來,在人工智能(AI)、5G等推動下,以MRAM(磁阻式隨機存取存儲器)、鐵電隨機存取存儲器 (FRAM)、相變隨機存取存儲器(PRAM),以及可變電阻式隨機存取存儲器(RRAM)為代表的新興存儲技術逐漸成為市場熱點。這些新技術吸引各大晶圓廠不斷投入,最具代表性的廠商包括台積電、英特爾、三星和格羅方德(Globalfoundries)。
那麼,這些新興存儲技術為什麼會如此受期待呢?主要原因在於:隨着半導體制造技術持續朝更小的技術節點邁進,傳統的DRAM和NAND Flash面臨越來越嚴峻的微縮挑戰,DRAM已接近微縮極限,而NAND Flash則朝3D方向轉型。
此外,傳統存儲技術在高速運算上也遭遇阻礙,處理器與存儲器之間的「牆」成為了提升運算速度和效率的最大障礙。特別是AI的發展,數據需求量暴增,「牆」的負面效應愈加突出,越來越多的半導體廠商正在加大對新興存儲技術的研發和投資力度,尋求成本更佳、速度更快、效能更好的存儲方案。
從目前來看,最受期待的就是MRAM,各大廠商在它上面投入的力度也最大。MRAM屬於非易失性存儲技術,是利用具有高敏感度的磁電阻材料製造的存儲器,斷電時,MRAM儲存的數據不會丟失,且耗能較低,讀寫速度快,可媲美SRAM,比Flash速度快百倍,在存儲容量方面能替代DRAM,且數據保存時間長,適合高性能應用。
MRAM的基本結構是磁性隧道結,研發難度高,目前主要分為兩大類:傳統MRAM和STT-MRAM,前者以磁場驅動,後者則採用自旋極化電流驅動。
另外,相較於DRAM、SRAM和NAND Flash等技術面臨的微縮困境,MRAM可滿足製程進一步微縮需求。目前,DRAM製程工藝節點為1X nm,已接近極限,而Flash走到20 nm以下後,就朝3D製程轉型了。MRAM製程則可推進至10nm以下。
在過去幾年裏,包括台積電、英特爾、三星、格羅方德等晶圓代工廠和IDM,相繼大力投入MRAM 研發,而且主要着眼於STT-MRAM,也有越來越多的嵌入式解決方案誕生,用以取代Flash、EEPROM和SRAM。
- 台積電
早在2002年,台積電就與工研院簽訂了MRAM合作發展計劃。近些年,該公司一直在開發22nm製程的嵌入式STT-MRAM,採用超低漏電CMOS技術。
2018年,台積電進行了eMRAM芯片的「風險生產」,2019年生產採用22nm製程的eReRAM芯片。
2019年,台積電在嵌入式非易失性存儲器技術領域達成數項重要的里程碑:在40nm製程方面,該公司已成功量產Split-Gate(NOR)技術,支持消費類電子產品應用,如物聯網、智慧卡和MCU,以及各種車用電子產品。在28nm製程方面,該公司的嵌入式快閃存儲器支持高能效移動計算和低漏電製程平台。
在ISSCC 2020上,台積電發佈了基於ULL 22nm CMOS工藝的32Mb嵌入式STT-MRAM。該技術基於台積電的22nm ULL(Ultra-Low-Leakage)CMOS工藝,具有10ns的極高讀取速度,讀取功率為0.8mA/MHz/bit。對於32Mb數據,它具有100K個循環的寫入耐久性,對於1Mb數據,具有1M個循環的耐久性。
它支持在260°C下進行90s的IR迴流焊,在150°C下10年的數據保存能力。它以1T1R架構實現單元面積僅為0.046平方微米,25°C下的32Mb陣列的漏電流僅為55mA。
目前,台積電已經完成22nm嵌入式STT-MRAM技術驗證,進入量產階段。在此基礎上,該公司還在推進16 nm 製程的STT-MRAM研發工作。
除了MRAM,台積電也在進行着ReRAM的研發工作,並發表過多篇基於金屬氧化物結構的ReRAM論文。
工研院電光所所長吳志毅表示,由於新興存儲技術將需要整合邏輯製程技術,因此現有存儲器廠商要卡位進入新市場,門檻相對較高,而台積電在這方面具有先天優勢,因為該公司擁有很強的邏輯製程生產能力,因此,台積電跨入新興存儲市場會具有競爭優勢。
據悉,工研院在新興存儲技術領域研發投入已超過10年,通過元件創新、材料突破、電路優化等方式,開發出了更快、更耐久、更穩定、更低功耗的新一代存儲技術,目前,正在與台積電在這方面進行合作。未來,台積電在新興存儲器發展方面,工研院將會有所貢獻,但具體內容並未透露。
- 三星
三星在MRAM研發方面算是起步較早的廠商,2002年就開始了這項工作,並於2005年開始進行STT-MRAM的研發,之後不斷演進,到了2014年,生產出了8Mb的eMRAM。
三星Foundry業務部門的發展路徑主要分為兩條,從28nm節點開始,一條是按照摩爾定律繼續向下發展,不斷提升FinFET的工藝節點,從14nm到目前的7nm,進而轉向下一步的5nm。
另一條線路就是FD-SOI工藝,該公司還利用其在存儲器製造方面的技術和規模優勢,着力打造eMRAM,以滿足未來市場的需求。這方面主要採用28nm製程。
三星28nm製程FD-SOI(28FDS)嵌入式NVM分兩個階段。第一個是2017年底之前的電子貨幣風險生產,第二個是2018年底之前的eMRAM風險生產。並同時提供eFlash和eMRAM(STT-MRAM)選項。
該公司於2017年研製出了業界第一款採用28FDS工藝的eMRAM測試芯片。
2018年,三星開始在28nm平台上批量生產eMRAM。2019年3月,該公司推出首款商用eMRAM產品。據悉,eMRAM模塊可以通過添加三個額外的掩膜集成到芯片製造工藝的後端,因此,該模塊不必要依賴於所使用的前端製造技術,允許插入使用bulk、FinFET或FD-SOI製造工藝生產的芯片中。
三星表示,由於其eMRAM在寫入數據之前不需要擦除週期,因此,它比eFlash快1000倍。與eFlash相比,它還使用了較低的電壓,因此在寫入過程中的功耗極低。
2018年,Arm發佈了基於三星28FDS工藝技術的eMRAM編譯器IP,包括一個支持18FDS (18nm FD-SOI工藝)的eMRAM編譯器。這一平台有助於推動在5G、AI、汽車、物聯網和其它細分市場的功耗敏感應用領域的前沿設計發展。
2019年,三星發佈了採用28FDS工藝技術的1Gb嵌入STT-MRAM。基於高度可靠的eMRAM技術,在滿足令人滿意的讀取,寫入功能和10年保存時間的情況下,可以實現90%以上的良率。並且具備高達1E10週期的耐久性,這些對於擴展eMRAM應用有很大幫助。
2019年底,Mentor宣佈將為基於Arm的eMRAM編譯器IP提供IC測試解決方案,該方案基於三星的28FDS工藝技術。據悉,該測試方案利用了Mentor的Tessent Memory BIST,為SRAM和eMRAM提供了一套統一的存儲器測試和修復IP。
- Globalfoundries(格羅方德半導體股份有限公司)
2017年,時任Globalfoundries首席技術官的Gary Patton稱,Globalfoundries已經在其22FDX(22nm製程的FD-SOI工藝技術)製程中提供了MRAM,同時也在研究另一種存儲技術。
由於Globalfoundries重點發展FD-SOI技術,特別是22nm製程的FD-SOI,已經很成熟,所以該公司的新興存儲技術,特別是MRAM,都是基於具有低功耗特性的FD-SOI技術展開的。
今年年初,Globalfoundries宣佈基於22nm FD-SOI 平台的eMRAM投入生產。該eMRAM技術平台可以實現將數據保持在-40°C至+125°C的温度範圍內,壽命週期可以達到100,000,可以將數據保留10年。該公司表示,正在與多個客户合作,計劃在2020年安排多次流片。
據悉,該公司的eMRAM旨在替代NOR閃存,可以定期通過更新或日誌記錄進行重寫。由於是基於磁阻原理,在寫入所需數據之前不需要擦除週期,大大提高了寫入速度,宏容量從4-48Mb不等。
- 英特爾
英特爾也是MRAM技術的主要推動者,該公司採用的是基於FinFET技術的22 nm製程。
2018年底,英特爾首次公開介紹了其MRAM的研究成果,推出了一款基於22nm FinFET製程的STT-MRAM,當時,該公司稱,這是首款基於FinFET的MRAM產品,並表示已經具備該技術產品的量產能力。
結語
由於市場需求愈加凸顯,且有各大晶圓廠大力投入支持,加快了以MRAM為代表的新興存儲技術的商業化進程。未來幾年,雖然DRAM和NAND Flash將繼續站穩存儲芯片市場主導地位,但隨着各家半導體大廠相繼投入發展,新興存儲器的成本將逐步下降,可進一步提升 MRAM等技術的市場普及率。
原文:
https://mp.weixin.qq.com/s/sMZ0JwclWf1zAEPkW8Rn0Q
電壓電流電阻計算 在 哈士奇德的健身日常 HUSKid Facebook 八卦
【從KIMIKO老師身上學身體組成】
最近健身界這張照片被傳翻了,在看到圖片的時候就立馬截圖,想用AI做個圖片來跟大家介紹(可是那時候人在泰國😢,截圖的時候還是在用泰國的電信),那趁著熱潮沒過,第一次用手機打這種論述文,但就不再譁眾取寵多說些什麼了,不過一樣還是老話一句
「以銅為鏡,可以正衣冠;以史為鏡,可以知興替;以人為鏡,可以知得失。」
希望大家在這張照片的風波後可以學到一點東西,也要謝謝KIMIKO老師拋玉引磚啊啊啊
以往在評估身體組成的方式我們習慣用身體質量指數(Body Mass Index,BMI),它的優點就是快速簡單方便便宜,只需要體重和身高,就可以評估一個人是否過輕、適中、過重與肥胖,缺點就是BMI會把充滿肌肉的運動員評估成過重,而會把肌少症(sarcopenia)的老人評估成正常,漸漸的人們意識到我們用的方式沒這麼準確後,近十年大家越來越重視身體組成(Body composition ),那也就是這次的主題:
以下為六種類型,測量身體組成的方式:
1️⃣水中稱重,利用阿基米德原理(Archimedee’s principle)像是測量真假皇冠的故事一樣,把你整個人泡在水測得你的體重進而得知你的密度,因為脂肪的密度比水輕,則可以利用公式去推估你身體組成,數據準確,但是過程繁瑣。
2️⃣雙能量X光吸收儀(Dual-Energy X-ray absorptiomety,DXA或DEXA),利用儀器可以測得個體的骨質密度、體脂肪、局部脂肪量、肌肉量等等,數值誤差範圍很小(而且通常都比BIA還要高)。
3️⃣空氣排出體積儀(Air-Displacement Plethysmography,BOD POD),跟水中測重法有點類似,很像坐進去就會被發射到太空的太空艙。
4️⃣超音波(ultrasounds)和核磁共振,電腦斷層掃描(CT scan)一樣也是利用儀器測得,另外還有同位素稀釋法等等。
以上這四種因為器材較昂貴且麻煩,大多針對頂尖運動員或是需要精準數據做學術研究或是個人好奇才會使用的測量方式。
目前體適能界大多使用一下兩種,最容易獲得而且使用得宜也有一定的準確度
5️⃣皮脂夾測量(Skin fold caliper),利用皮脂夾出身體不同部位的皮下脂肪厚度,因為皮脂夾相較便宜易取得,對於教練們或是學術研究也有使用,測得皮脂厚度後利用公式或表格去推算得知個體的體組成,但會受到測量者的熟練度影響。
6️⃣生物電阻係數(Bio-electrical Impedance Analysis,BIA),與水中測重為準則跟皮脂夾與BOD POD相比較信度較高,藉由儀器發出低電壓電流(通常是四點,從腳傳達至手),利用水分與脂肪的導電速率不一,而得知身體的體組成。
目前商業健身房都有一台Inbody,取得數據非常非常容易啊,缺點就是容易受到身體水分的影響,所有會影響水分的因素都會影響數據,比如個體的喝水量、攝取咖啡因後會利尿排出身體的水分、攝取食物與否、運動與否、早上測量或是晚上測量都容易影響數據。
(完蛋打了這麼長串還沒打到我要的重點😬)
我想說的是體組成的計算方式
以K老師為例:
體重 56.9Kg
體脂肪重 10.6Kg
🔺我們可以得知體脂肪率是10.6➗56.9=18.6%
說K老師體脂率18.6%這點我倒是略信的
🔺那麼我們就會用其他的百分比得知瘦體重
100%➖18.6%=81.4%
56.9 Kg(體重)✖️81.4%(除脂比例)=46.3Kg(瘦體重)
🔔瘦體重=淨體重=除脂體重
🔕但不等於肌肉重
(是我們已經習慣這樣用了,就像現在還是很多人以為運動過程或是後的酸痛是乳酸堆積的)
應該要正名這個數字叫做除脂體重或是淨體重或是瘦體重
除脂體重=淨體重=瘦體重=(骨骼肌重➕內臟平滑肌與心肌➕骨質重➕拉裡拉雜的結締組織重)
有坊間說法用除脂肪體重✖️0.63=骨骼肌重(或是認知的肌肉重)
(但是我找不到這個坊間說法從哪裡來的)
而在除脂體重與脂肪重裡都還是有水分的存在的
看完這麼多啦哩啦雜,雖然定期測量這些數據可以記錄進步與退步的情況以及回顧訓練以及飲食控制狀況是否有效果,可是我覺得還是
「讓自己的樣子變成越來越符合自己喜歡的樣子最重要」(好饒舌🤣)
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拿了電光積木給他們玩,告訴他們要小心接,這積木都有線路,亂接可能造成短路,積木就會壞掉~~ 孩子們也都能理解,讓他們嘗試了很久!(我只有從旁協助,沒有直接告訴他們)
終於讓電燈亮囉~螺旋槳也飛起來囉~很棒吧!!
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