破解AI时代的大数据处理困境 ReRAM将引领下一代存储技术？丨科技云·视角
随着AI、大数据等应用的兴起，业界对于存储的要求达到了一个新的高度。但现在主流的存储中，NAND的传输速度比较慢，而传输较快的DRAM则具有易失性，这就推动存储供应商开始研发新一代存储，其中ReRAM就是其中一个代表。
在人工智能的认知系统里，最重要部分就是通过神经网络、深度学习等技术让机器尽可能像人一样去思考，而机器的世界里只有0和1，这就需要海量数据来帮助机器进行判断。
以前阻碍人工智能发展的主要因素是CPU的处理能力，随着数据的爆发式增长，传统的存储解决方案不仅无法满足高速计算的需求，而且难以负担得起数据长期保留产生的费用，这促使很多企业开始寻求新的存储解决方案。
存储芯片强劲增长
ReRAM瞄准新一代存储级内存
纵观2017年的存储市场，全年规模达到950亿美元，供应不足的局面推动存储芯片收入增长64%，三星也因此在2017年的半导体市场首次超越英特尔登上第一的宝座，可见存储的市场地位越来越重要，几乎全球的存储厂商都在研发小体积、大存储、低功耗的存储设备，从而满足人工智能时代的存储需求。
在ROM存储领域，NAND闪存无疑是绝对的主流，3-5年内它都会是存储芯片的主流选择，但研究人员早就开始探索新一代非易失性的存储芯片，Intel与美光联合研发的3D XPoint，是基于PCM相变存储技术，也被称为是新一代存储芯片，而ReRAM更是颇具代表性的新型非易失性存储器。
ReRAM全称“可变电阻式内存（Resistive random-access memory）”，是一种新型的非易失性内存。在传统内存中，数据以电荷的形式存储。而在ReRAM中，会有一个电压被应用于一种堆叠的材料，进而导致电阻变化，这种变化可以在内存中记录数据（0和1）。
与NAND闪存相比，ReRAM消耗功率更低，同时写入信息速度能够达到纳秒级，一般闪存则只能到达毫秒级，这使它更适应于高性能应用。最常见的MLC闪存只能处理10000次写操作，而ReRAM却可以处理数百万个。
对于未来应用，以ReRAM为代表的下一代内存技术的目标是所谓的存储级内存(storage-class memory)市场，这也是内存行业多年来一直在寻找一种新的内存类型。这种内存可以用在系统的主内存（DRAM）和储存器（NAND flash）之间，填补这两者之间日益增大的延迟差距。
ReRAM的另一个潜在应用是神经形态计算(neuromorphic computing)。神经形态计算使用了脑启发的计算功能，可用于实现人工智能和机器学习。但是，在ReRAM进军这些市场之前，内存行业必须要先小规模地掌控ReRAM。
早前惠普推出的新型计算机“The Machine”就应用了这项存储技术。除此之外，包括4DS、Adesto、Crossbar、美光、松下、三星、索尼等公司也在开发ReRAM技术。
ReRAM获得阶段性成果
或许是中国存储的机遇
反观当前的闪存技术，其耐久性、维持性和可靠性受制于芯片尺寸，会出现严重的不确定性。每当有新的单片机和晶片系统需要被设计时，设计人员在做结构设计时必须考虑到存储器容量、架构和集成等相关问题。
但这种努力并非是一劳永逸，另一批系统架构师仍旧需要重新研究嵌入式存储模块与逻辑处理单元集成的方式。
改良性的解决方案是数据存储系统使用高端的存储控制芯片来管理复杂的架构和算法，例如，清华紫光就已经投入了数百亿美元到NAND、DRAM等存储器的开发之中，但无论是NAND还是DRAM都属于是当前水平的技术，而且在这些领域，中国与世界先进水平相比也已经落后了20多年，所以要想实现逆转，还是要寄希望于下一代存储技术上。
去年，中芯国际与Crossbar合作开发的40nm工艺的ReRAM芯片正式出样，而更为先进的28nm工艺的ReRAM芯片也将很快面世，这意味着在存储领域即将迎来一场变革。
相比上一代的NAND芯片，这种芯片性能更强，密度比DRAM内存高40倍，读取速度快100倍，写入速度快1000倍，耐久度高1000倍，200平方毫米左右的单芯片即可实现TB级存储，还具备结构简单、易于制造等优点。
虽然ReRAM在中国已取得阶段性成果，但前路依然道阻且长。目前，致力于商业化ReRAM的企业包括东芝、Elpida、索尼、松下、美光、海力士、富士通、Crossbar等。对于技术的新老交替，面临的问题总是要有损既得利益者，尤其是当现有的技术达到了非常大的经济规模。
闪存芯片的处理能力也许没有这么快，但如果芯片商们投入更多的资金和精力在现有设计的优化上，还是有可能将ReRAM绞杀在试验阶段，同时量产时ReRAM的价格也是一个重要的因素。
没有任何一种内存类型是全能的，能够处理所有应用。每种技术都有不同的属性，能够执行不同的功能。ReRAM不会取代NAND或其它内存，但它会找到自己的位置，尤其是在嵌入式内存应用领域。针对成本敏感型的应用，比如可穿戴和物联网设备，ReRAM会是很好的解决方案，对于一些低端的MCU和内存密度要求更低的消费级产品，ReRAM也将展现出更大优势。
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