RAM electroquímica

La tensión aplicada a la compuerta, en relación con los electrodos del canal, puede aplicarse mediante una corriente o polarización fija, impulsando los iones hacia la interfaz electrolito/canal o alejándolos de ella, donde se produce la transferencia de carga con portadores libres. Al insertarse en el canal, la carga iónica se neutraliza y las especies atómicas se intercalan o se unen a la matriz conductora, generando en algunos casos tensión y transformación de fase localizada. Estos procesos reversibles son equivalentes a las reacciones anódicas/catódicas en celdas de batería o dispositivos electrocrómicos . Sin embargo, en la ECRAM, la programación del elemento de memoria no se define como un cambio en la capacidad o la opacidad, sino como un cambio en la conductividad del canal asociado a la inserción o eliminación de especies atómicas como resultado de la señal de tensión.

La operación de lectura está desacoplada de la de escritura gracias a la presencia de tres electrodos, lo que limita las interferencias de lectura. Se aplica una pequeña polarización entre los electrodos del canal, de modo que la corriente de lectura resultante es proporcional a la conductividad del canal, lo que permite detectar el estado programado del dispositivo.

La velocidad de programación de las celdas ECRAM no está limitada por la difusión volumétrica de iones. De hecho, solo necesitan cruzar el plano de interfaz entre el electrolito y el canal para inducir un cambio en la conductividad. Los pulsos de escritura de nanosegundos pueden, en efecto, activar la programación. ^{[ 8 ]} Las compensaciones entre la capacitancia de puerta , la conductividad electrónica, etc., pueden producir transitorios de estabilización, lo que limita la frecuencia máxima de lectura-escritura. ^{[ 9 ]}

Las matrices ECRAM se integran en una disposición de pseudobarra cruzada, donde la línea de acceso de puerta es común a todos los dispositivos de una fila o columna. Si se produce un cambio en el potencial electroquímico , la fuerza impulsora de una batería, debido al intercambio iónico entre el canal y el electrodo de puerta, existe un potencial de circuito abierto (OCP) en el contacto de puerta, que variará de un dispositivo a otro dependiendo del estado programado. Para evitar la diafonía entre celdas que comparten una línea de puerta, se añade un dispositivo de acceso en serie con el elemento de memoria para aislar cada una. ^{[ 10 ]} La supresión del OCP en el diseño ECRAM minimiza el tamaño y la complejidad de la celda, lo que permite la lectura y programación paralela sin selector de las matrices de dispositivos. ^{[ 6 ]}

La memoria no volátil (NVM) puede aprovecharse para el cálculo en memoria , reduciendo así la frecuencia de transferencia de datos entre las unidades de almacenamiento y procesamiento. Esto puede mejorar el tiempo de cálculo y la eficiencia energética en comparación con las arquitecturas de sistemas jerárquicos, al eliminar el cuello de botella de Von Neumann . Por lo tanto, al usar celdas multinivel (MLC) en los nodos de las matrices de barras cruzadas, se pueden realizar operaciones analógicas sobre datos codificados en tiempo o voltaje, como la multiplicación de un vector (señal de entrada de fila) por una matriz (matriz de memoria). Siguiendo las leyes de Kirchhoff y Ohm , el vector resultante se obtiene integrando la corriente recolectada en cada columna. Para las celdas ECRAM, se agrega una línea adicional en cada fila para escribir las celdas durante los ciclos de programación, lo que da como resultado una arquitectura de pseudo-barra cruzada. En el campo de la inteligencia artificial (IA) , las redes neuronales profundas (DNN) se utilizan para tareas de clasificación y aprendizaje, que dependen de un gran número de operaciones de multiplicación de matrices. Por lo tanto, el cálculo analógico con tecnología NVM para dichas tareas resulta extremadamente atractivo. Las celdas ECRAM se encuentran en una posición privilegiada para su uso en aceleradores analógicos de aprendizaje profundo debido a su naturaleza de programación inherentemente determinista y simétrica en comparación con otros dispositivos como la RAM resistiva (ReRAM o RRAM) y la memoria de cambio de fase (PCM) .

La implementación física de las redes neuronales artificiales (RNA) debe tener una precisión isométrica al compararse con pesos de precisión de punto flotante en el software. Esto establece el límite de las propiedades del dispositivo necesarias para los aceleradores analógicos de aprendizaje profundo . En el diseño de su unidad de procesamiento resistivo (RPU), IBM Research ha publicado dichos requisitos, ^{[ 11 ]} un subconjunto de los cuales se enumera aquí. El codiseño de algoritmos y hardware puede flexibilizarlos un poco, pero no sin otras compensaciones. ^{[ 12 ]}

El uso de NVM como pesos sinápticos en lugar de almacenamiento implica requisitos significativamente diferentes en cuanto al rango de resistencia objetivo, el número de niveles y la velocidad y simetría de programación. Debido a que el cálculo en memoria se realiza en paralelo a través de la matriz, se accede a muchos dispositivos simultáneamente y, por lo tanto, necesitan tener una alta resistencia promedio para limitar la disipación de energía. Para realizar cálculos de alta precisión y ser resistente al ruido, la celda NVM necesita un gran número de estados distintos. El tiempo de programación solo necesita ser rápido entre niveles, no desde los estados de resistencia más altos a los más bajos. Durante cada ciclo de programación ( retropropagación ), las actualizaciones de peso pueden ser negativas o positivas, y las trazas ascendentes/descendentes necesitan simetría para permitir que los algoritmos de aprendizaje converjan. Todas las tecnologías NVM tienen dificultades para cumplir con estos objetivos. Las celdas individuales ECRAM pueden cumplir con estas métricas estrictas, ^{[ 6 ]} pero también necesitan demostrar un alto rendimiento de la matriz de densidad y estocasticidad.

Basados ​​en iones de litio, los dispositivos Li-ECRAM han demostrado una conmutación repetible y controlada mediante la aplicación de materiales conocidos de la tecnología de baterías al diseño de la memoria. ^{[ 4 ] [ 13 ] [ 14 ]} En consecuencia, dichas celdas pueden exhibir un OCP que varía en varios voltios, dependiendo del estado programado.

Basados ​​en iones de hidrógeno, los dispositivos H-ECRAM han demostrado ser rápidos, requiriendo fuerzas impulsoras pequeñas para inducir la programación. ^{[ 5 ] [ 15 ] [ 16 ]} Los altos coeficientes de difusión en varios materiales pueden ir acompañados de falta de retención dentro de la celda de memoria, lo que afecta la durabilidad. La mayoría de los diseños H-ECRAM utilizan electrolitos líquidos y/o orgánicos. En un estudio de 2022, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts demostraron una tecnología compatible con CMOS basada en un electrolito de vidrio de fosfosilicato que logró características de modulación ultrarrápidas con alta eficiencia energética. ^{[ 7 ]} Ese mismo año, investigadores del Real Instituto de Tecnología KTH mostraron ECRAM basados ​​en la intercalación de hidrógeno en el material 2D MXene, marcando la primera demostración de ECRAM 2D de alta velocidad. ^{[ 18 ]}

Las memorias ECRAM basadas en óxidos metálicos se inspiran en los materiales OxRam y la tecnología de compuerta de metal/alta constante dieléctrica utilizada en las ofertas comerciales de semiconductores. Las MO-ECRAM permiten un potencial de circuito abierto (OCP) insignificante y operaciones de escritura submicrométricas. ^{[ 6 ]}

Una fundición de semiconductores puede manejar diversas tecnologías y cuenta con normas estrictas respecto a los materiales que se introducen en su costoso conjunto de herramientas para evitar la contaminación cruzada y la pérdida de rendimiento de los dispositivos. En particular, los iones metálicos móviles, si están presentes en las áreas activas, pueden provocar deriva en el dispositivo y afectar su fiabilidad. Existen otras consideraciones para las fundiciones, como la seguridad, el coste y el volumen de producción. Por lo tanto, la memoria Li-ECRAM basada en iones de litio se enfrenta a desafíos únicos que van más allá de la presencia de OCP.

Las matrices de memoria requieren una periferia lógica para operar e interactuar con el resto del sistema informático. Dicha periferia se basa en transistores de efecto de campo (FET) construidos sobre la superficie de sustratos de obleas de silicio con un alto presupuesto térmico en el extremo frontal de la línea (FEOL) . Las celdas de memoria se pueden insertar entre niveles metálicos superiores en el extremo posterior de la línea (BEOL), pero aún así deberán permanecer inalteradas por temperaturas de hasta ~400  °C utilizadas en pasos posteriores. Junto con los desafíos de la modelización de alta densidad, estas restricciones hacen que los dispositivos orgánicos no sean adecuados para dicha integración. Las ECRAM basadas en materiales MXene 2D ^{[ 18 ]} han demostrado el potencial de no verse afectadas por el calentamiento a 400 °C, pero se necesita un desarrollo adicional para la integración de conductores iónicos.

Una forma de introducir nuevos materiales de memoria es mediante la integración heterogénea (HI), donde la matriz de dispositivos se fabrica independientemente de los controles lógicos y luego se une al chip que contiene el FET para permitir su uso como memoria de alto ancho de banda (HBM) . Sin embargo, el costo y la complejidad asociados con este esquema afectan negativamente la propuesta de valor para reemplazar las tecnologías de memoria existentes.