MRAM、PCRAM和ReRAM批量生产需要什么突破?

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应用材料公司的实验室和会议室里挤满了科学家和工程师,他们都想成为解决最复杂的材料工程挑战的先驱,创造出可能改变世界的产品。

传统上,这些挑战围绕着客户提出的非常具体的半导体物理问题,最初以微米/纳米计量的突破来解决——现在以埃计量。今天,在人工智能和大数据时代的开端,我们正努力支持客户和下游行业解决更大的问题:

  • 我们如何才能更有效地收集、处理、存储和分析人工智能所需的海量数据?
  • 什么类型的计算架构能够最好地满足将创建物联网的数百亿设备的性能、功耗和成本需求?
  • 我们如何进一步优化芯片在云数据中心和边缘设备中的机器学习和推理应用?
  • 完整的从材料到系统的解决方案是什么样的?

您可能希望这些问题在各个技术层次中被逐一提出,当然,也包括应用材料公司的材料工程领导者。我们不希望让摩尔定律增速放缓限制人工智能时代的计算增长,我们是否为半导体设计和制造提供了一个新的剧本。

这一战略思想支撑着今天针对物联网和云计算推出的新一代高容量记忆体制造系统。人工智能时代正在推动记忆技术的创新,其中一个关键部分是将大量的内存放在更靠近计算资源的地方,以实现预期的性能和功耗目标。更接近可以解决性能瓶颈问题,通过缩短数据驻留与原始计算引擎之间的空间来降低功耗,减少了延迟和在内存和计算之间来回移动大量数据所需的能量。有3种存储器表现突出(MRAM, ReRAM和PCRAM),有望为物联网设备和云计算服务器带来性能、功耗和成本效益,但所有这些存储器都基于新材料,迄今为止,这些材料面对大批量生产还有很大的挑战性。

目前应用材料公司最尖端复杂的芯片制造系统有:用于MRAM的Endura® Clover™ PVD平台以及为PCRAM和ReRAM设计的Endura® Impulse™ PVD平台。这些新的集成材料解决方案允许MRAM、ReRAM和PCRAM中使用的新材料在工业规模上以原子级精度沉积。他们就像机器里的工厂。

MRAM是物联网设备的优先候选存储器,因为它功耗低、非易失、速度相对较快,而且具有很强的续航能力。它基于一个磁隧道结(MTJ),是一个由绝缘层隔开的两个磁层组成的组件。想象一下从硬盘驱动器上取一个读/写头,把它缩小到纳米级别,在一个芯片上会有数十亿个读/写头。一个MRAM存储器包括超过30层的材料,必须在确保接口差异性和精确性的基础上精确沉积,厚度等属性必须严格控制和测量。所有这一切都必须在超真空中进行,不能使敏感材料暴露于空气中的杂质。

PCRAM和ReRAM是快速、非易失、低功耗、高密度的内存,可以用作存储类内存,以填补服务器DRAM和存储之间不断扩大的价格性能差距。PCRAM是基于“相变”材料——类似于DVD光盘中使用的材料——从高度无定形的材料排列过渡到以热为编程机制的晶体排列。这种材料就像一个保险丝,编程是通过对电阻材料施加电流来完成的,而读数是通过感应不同的电阻级别来完成的。PCRAM和ReRAM都是使用复合材料(由三种或三种以上不同元素组合而成)制成的,这种材料对杂质非常敏感。

为了使MRAM、PCRAM和ReRAM的大批量生产成为可能,今天介绍的应用材料公司在材料工程方面实现了几个突破,创造了以前不可能实现的新薄膜和结构。对于MRAM,开发了一种多阴极PVD腔室,它可以非常精确地沉积五种不同材料的超薄层,具有极高的均匀性和极低的功耗,以防止材料不必要的混合。

Clover MRAM PVD平台还集成了预清洗、冷冻冷却和高温热处理以及机载计量,所有这些都是在应用系统中达到的最高真空水平下进行的。针对PCRAM和ReRAM,Endura Impulse PVD平台由9个集成在真空下的工艺室和机载计量系统组成,允许在这些存储器中精确地沉积和控制多种材料,这对于在工业规模上实现高性能、高可靠性和高耐用性至关重要。

也许我们在新系统中的最激动人心的突破是机载计量。这种能力对于实现层间厚度控制、更快的上市时间和更高的产量至关重要。这对于所有三种新兴的存储类型都是必需的,特别是对于MRAM,其中一些层只有8-12个原子高,膜的均匀性差必须小于单个原子的高度!确保膜的均匀性对读取性能和持久性都至关重要。传统的计量技术需要将晶圆片移进移出沉积系统,从而破坏真空环境并损坏敏感材料。在机载计量系统中,我们将“眼睛”放在系统中,以测量和监控MRAM、PCRAM和ReRAM层的厚度,这些层具有亚埃级的灵敏度,以确保原子级别的一致性,而不会有暴露于外部环境的风险。

随着行业在人工智能计算时代的进步,人们对新型内存的兴趣将会越来越浓厚,传统内存也会不断改进。所有这些努力都是为了使用新材料和3D结构来实现芯片性能、功耗和成本的突破。这就是我们为MRAM、PCRAM和ReRAM提供的新型集成材料解决方案——解决复杂的技术挑战,为实现工业规模的创新计算提供解决方案。

原文链接:http://blog.appliedmaterials.com/accelerating-new-memory-technologies 

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