内存管理的基本原理?當内存産業無法再利用摩爾定律創造新價值時，就必須尋找新技術建立能夠創造新經濟價值的新商業模式，下面我們就來聊聊關于内存管理的基本原理?接下來我們就一起去了解一下吧!

内存管理的基本原理

當内存産業無法再利用摩爾定律創造新價值時，就必須尋找新技術建立能夠創造新經濟價值的新商業模式。

為了更好地了解内存行業如何利用新技術創造新的經濟價值，我們必須考慮内存的基本功能。根據馮諾依曼架構，處理器和内存是兩個獨立的核心模塊。然而，由于處理器和内存的運行速度不匹配，内存可以根據運行速度分為三種類型——SRAM緩存、DRAM和NAND閃存SSD。在數據處理過程中，消息在處理器和NAND閃存SSD之間反複傳輸和轉換。目前的計算半導體技術将數據處理所需的大部分功率用于這種重複的消息傳輸和轉換，而真正的數據處理僅占功率消耗的一小部分。

一種不依賴于規模化并且能夠持續增加經濟價值的解決方案是讓整個計算系統逐漸脫離馮諾依曼架構，從半導體組件開始。在這個邏輯的引導下，内存行業可以探索三種模式來創造新的經濟價值：新興内存；以内存為中心的計算；面向應用的内存和邏輯IC的集成。

發展新興内存的道路是明确的。基本上，新興内存應該具有與DRAM相同的數據讀寫速度和耐用性，以及與NAND閃存相同的大存儲容量和持久數據存儲能力。新興内存應該兼具内存類型和存儲類内存的功能。嚴格來說，内存被認為是不穩定的。例如，SRAM和DRAM的運行速度很快，但隻能臨時存儲數據。另一方面，内存被認為是永久性的，例如NAND閃存。存儲級内存是指既可以用作易失性内存又可以用作永久存儲的新組件。MRAM和FeRAM（或FeFET）是這種新興内存的潛在候選者，并且它們可以通過消除DRAM和NAND閃存之間的重複數據傳輸來顯著降低功耗。新興内存發展潛力巨大，SOTMRAM和FeFET可能升級為3D結構。

以内存為中心的計算開發有短期、中期和長期目标。第一個是近内存計算，它通過将處理器移近DRAM來減少傳輸延遲和功耗。該技術将多層DRAM芯片堆疊起來，并與處理器結合，形成一個采用高端封裝的模塊，并且已經在行業中得到應用。HPC的發展現在正朝着這個方向發展。下一步可能是将DRAM和處理器之間的所有電氣連接轉換為光信号連接，以提高傳輸速度并降低功耗。

中期目标是内存計算，這是近年來半導體行業會議上經常讨論的熱門話題。該方法是讓新興内存同時執行處理器和内存的功能。這種計算結構從本質上脫離了馮諾依曼架構，不再将處理器和内存視為獨立的實體，因此可以消除處理器和内存之間重複數據傳輸帶來的延遲和功耗。

長期目标是神經形态芯片，它正在從自然進程中學習并模仿人類大腦的工作方式。通過使用憶阻器模拟人腦中的神經元和突觸，該芯片學會建立和增強突觸的連接和生長。英特爾的Loihi I和Loihi II就是朝着這個方向進行初步嘗試的例子。

開發面向應用的存儲邏輯IC集成是一種可以創造新經濟價值的模式，是業界已經采用的異構集成。使用先進封裝技術将DRAM、ISP（圖像信号處理器）、濾波器和微透鏡集成到CIS（CMOS圖像傳感器）中是近程計算應用的一個示例。另一個例子是使用WoW(wafer-on-wafer)或CoW(chip-on-wafer)封裝技術集成DRAM和AI芯片，例如最近進入量産的Graphcore的IPU-2。盡管該模型的發展方向還未确定，但有望成為汽車半導體和AIoT應用中集成處理器和内存的流行方法。這種模式預計将被廣泛采用。

這種應用方法的特殊之處在于使用的内存不需要有标準化的規格。它的重要含義是DRAM将不再被視為商品，而是将作為面向特定應用的設計的産品。

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