사물과 인공 지능의 인터넷은 차세대 메모리 요구를 밀어 줄 것입니다

정보 응용 프로그램과 사물의 인터넷에 의해 구동 FRAM, MRAM (자기 저항 랜덤 액세스 메모리) 및 RRAM (저항 변화 메모리)를 포함 다운스, 차세대 메모리 제품, 10 년 후, 틈새 시장을 찾기 시작했다 시장.

2017 월, 자체 개발 년 발행 긴 일 원성 기술 포럼에서 처음으로 TSMC 기술은 eMRAM (임베디드 자기 저항 랜덤 액세스 메모리)와 eRRAM (내장 저항-RAM) 기술은 예정 2018 2019 시험 생산의 위험 및 고급 22 나노 미터 공정의 사용.

이 기술을 개발하는 목표는 명확하고, 더 높은 효율, 낮은 전력 소비 및 더 작은 크기를 달성하여 인텔리전트 및 미래의 모든 컴퓨팅 요구 사항을 충족시키는 것입니다. 현재 삼성 및 인텔이 포함됩니다. R & D 관련 제품 및 공정 기술.

웨이퍼 레벨에서 임베디드 메모리 프로세스, 파운드리 로직 IC 및 메모리 칩에 의해 동일한 칩에 통합.이 디자인은뿐만 아니라 최고의 전송 성능을 얻을 수없는, 또한 칩의 크기를 줄일 수 있습니다 하나의 칩이 컴퓨팅 및 저장 기능에 도달했으며, 이는 IoT 디바이스에 매우 매력적이며 종종 데이터 조작 및 데이터 저장을 필요로합니다.

예를 들어, TSMC의 주요 시장은 IoT, 고성능 컴퓨팅 및 자동차 전자 장치에 고정되어 있습니다.

그러나, 현재 주류의 플래시 메모리는 기록 된 데이터 마이닝 전하 축적 재단는 20nm 이하의 내구성 및 신뢰성 있도록 급감있을 것이기 때문에, 처리의 상세 SoC 설계에 사용하기 때문에 적합하지 않다. 반면 소프트웨어 알고리즘 및 에러 정정을 통해 보정 할 수 있지만, 구조가 소형 메모리 차세대 고급 SoC 설계의 주류가되었다 더 적합하므로 이러한 기술은 용이하게, 임베디드 시스템 아키텍처에 변환되지 않는다.

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