[Rulebreakers’ Revolutions]SK海力士的SOM如何引领AI时代的下一代存储器发展

人工智能与高性能计算（HPC）正以空前的速度发展，将动态随机存取存储器（DRAM）和NAND闪存等传统存储技术发挥到极致。为了满足人工智能时代日益增长的需求，业界正在探索超越传统存储技术的新兴存储技术。

在这些新兴存储技术中，因其能够填补DRAM和NAND闪存之间的性能差距，储存级内存（SCM，Storage-Class Memory）¹已然成为关键的发展方向。了解到SCM的潜力后，SK海力士开发了仅选择器存储器（SOM，Selector-Only Memory）²。这项突破性的创新，重新定义了SCM，并增强了公司在面向AI的存储产品阵容方面的实力。

¹储存级内存（SCM，Storage-Class Memory）：一种新兴的非易失性存储技术，将DRAM的速度与NAND闪存的持久存储能力相结合。在性能、成本和存储容量方面，该技术弥补了DRAM和NAND闪存之间的差距。
²仅选择器存储器（SOM，Selector-Only Memory）：一种采用硫属化物薄膜制作而成的交叉点存储器器件，可同时执行选择器和存储器的功能。

Rulebreakers’ Revolutions系列最终篇文章将全面介绍SOM研发背后的历程，以及SK海力士严谨的研发方法所起到的关键作用，同时探讨此项技术对人工智能和高性能计算未来发展的影响。

使命：通过下一代SCM超越传统存储器

人工智能时代的到来引发了数据爆炸式增长。从大语言模型（LLMs）³到多模态AI（Multimodal AI）⁴，各类AI系统均需要高性能存储器以实现快速访问和处理海量数据，并执行复杂计算。然而，想要实现这种下一代性能，必须在成本效益和能源效率之间取得平衡，这无疑对存储技术提出了更高的要求。

³大语言模型（LLM）：以海量文本数据为基础进行训练的高级人工智能系统，能够根据提供的上下文理解和生成类人文本。
⁴多模态AI（Multimodal AI）：一类机器学习模型，能够处理和整合包括文本、音频及视频在内的不同类型的数据。

为满足日益增长的需求，高性能计算系统正逐步从传统的以CPU为中心的架构向以存储为核心的架构转型。这些以存储为中心的系统通过在存储器中直接支持数据处理，最大限度地减少了数据移动，从而显著提升了系统性能和效率。

在这一转变过程中，业界正在探索能够超越传统存储能力的全新存储技术。其中，作为一种有前景的解决方案，SCM应运而生，有效填补了DRAM与NAND闪存之间的性能差距。作为一种非易失性存储器，SCM兼具DRAM的速度和成本效益，以及NAND闪存的大容量。此外，CXL^®5技术的出现，使得存储器与CPU、GPU和加速器等设备之间实现了无缝连接，为在高级计算中应用SCM创造了新的机遇。

⁵CXL^®（Compute Express Link^®）：连接CPU、GPU、存储器和其他组件的下一代接口，有效提高高性能计算系统的性能。

在了解这项技术的性能后，SK海力士接受了开发下一代SCM产品SOM的挑战，该产品有望彻底改变行业格局。

SK海力士的SOM超越传统存储器，打破下一代存储器壁垒

超越3DXP：以严谨的研发与协作，解锁SOM新篇章

在研发 SOM之前，SK海力士曾通过另一项SCM技术——3D XPoint（3DXP）取得了巨大进展。研发于2010年代中期的3DXP技术，是一项非易失性存储技术，它利用相变存储器（PCM, Phase-Change Memory）⁶，根据材料电阻状态的变化来存储数据。该技术采用无晶体管的交叉点架构（Cross-Point Architecture）⁷，特点是在垂直引线的交点处布置选择器（Selector）⁸和存储单元。通过将3DXP存储单元堆叠成无晶体管的三维架构，该产品实现了高存储密度。

⁶相变存储器（PCM，Phase-Change Memory）：一种能够实现纳米级非易失性电数据储存的技术。PCM存储转换所采用的加热材料，使其在非晶态和晶态之间转换，此两种状态分别对应二进制数字的0和1。
⁷交叉点架构（Cross-Point Architecture）：一种使数据存储在网格状结构中两条或多条线的“交叉点”处的存储器架构。
⁸选择器（Selector）：在存储阵列中，一个用于调节流向和流出存储单元的电流的器件，帮助实现特定单元的精确访问，同时阻断不需要的路径，以实现更准确的读取和写入操作。

尽管3DXP具有一定潜力，但SK海力士发现当它面向20纳米级以上的工艺技术时，其可扩展性会遭遇瓶颈。因此，公司将重心转向了具有替代性的下一代SCM产品。公司着手研发了SOM，这是一种开创性的交叉点存储器件。该器件采用了一种名为双功能材料（DFM，Dual-Functional Material）的单层硫属化物（Chalcogenide）⁹薄膜，能够同时实现选择器和存储器的功能。与3DXP技术相比，SOM无需单独设置选择器和PCM。换而言之，SOM中的选择器无需配备独立存储单元，从而提升了选择器的功能性。此外，SOM采用了优化的交叉点阵列，使其具有更低的存储单元堆叠纵横比（Aspect Ratio）¹⁰，以实现更好的可拓展性和更大的存储密度。

⁹硫属化物（Chalcogenide）：一种由至少一个硫属阴离子（如硫）和一个电正性元素（如金属）组成的化学化合物。
¹⁰纵横比（Aspect Ratio）：存储单元的高度与宽度的比例。

与3DXP技术相比，最大的变化之一是用双功能材料（DFM）替代相变材料。这一转变使得SOM具备了先进的规格。首先，与相变材料不同，DFM不需要时间来执行相变，因此其写入速度得到了显著提升。尽管相变材料在相变过程中需要高写入电流来进行焦耳加热，但使用DFM可以显著降低所需的写入电流。此外，DFM在高温下运行时表现出更高的稳定性，有效减少了热干扰（Thermal Disturbance）¹¹。相较于相变材料，DFM提升后的耐热性确保了其具有更优异的循环耐久性，从而提高了整体的耐用性。

¹¹热干扰（Thermal Disturbance）：一种现象，对一个存储单元进行编程时产生的热量，由于热扩散而意外影响了相邻单元的状态，从而可能破坏数据的完整性。

SOM用DFM取代3DXP技术所采用的相变材料

如果没有SK海力士严谨的研发态度和高效的内部协作，SOM的成功开发将难以实现。例如，公司在研究基于硫属化物的选择器和存储器材料时发现了DFM。通过采用全新的双极运行模式代替传统的单极运行方式，团队成功地同时实现了选择器和存储器的功能特性。

相较于开发前的预期，SK海力士在研发过程中大幅降低了SOM的功耗。当传统优化方法被证实不足以满足需求时，公司决定全面审视材料、设计和运行算法。为此，各个研究团队齐心协力，共同推进该项目，并探索新方法。通过模拟测试，他们评估了新材料和运行技术的应用情况，有效解决了所有潜在问题。这一严谨的过程使功耗相比初步预测降低了约三分之一，是SOM开发过程中的一项关键进展。

揭秘全球最小的SOM

SK海力士成功研发出全球最小的SOM，这是首个全集成（Fully Integrated）¹²的16nm半间距（Half-Pitch）¹³SOM产品。在备受瞩目的2024年度IEEE VLSI技术与电路研讨会（2024 VLSI Symposium）上，这一在SCM领域具有革命性意义的成果正式发布。

¹²全集成（Fully Integrated）：与学术研究中基本的单个存储单元原型不同，在单元阵列级别实现电路和制造工艺的完全集成。
¹³半间距（Half-Pitch）：在一个半导体中，互连线之间最小中心距离的一半。

与3DXP技术相比，SOM的写入速度从500纳秒（ns）缩短至30纳秒，写入电流也从100微安（µA）降低到20微安。此外，循环耐久性从1000万次提升至超过1亿次，这一数据充分体现了SOM在耐用性方面的显著增强。此外，SOM还具备出色的持久性，能够在极端条件下有效保留数据。测试结果表明，在125°C的高温环境中，它仍能保持数据存储时间超过10年。

SOM提供了从超快的写入速度到卓越的数据持久性等方面的突出性能

值得关注的是，这款16nm的SOM是目前市场上最小、最具可拓展性和高性能的交叉点存储解决方案。随着人工智能领域的不断发展，SOM的成功研发巩固了SK海力士在面向AI的存储器领域的主导地位，与HBM、AiMX以及CMM-DDR5等产品形成了良好的互补。

展望未来，针对SOM的研究将极大地推动下一代存储技术的广泛进步。其影响力已延伸至蓬勃发展的异构集成领域，使得专为AI数据中心及诸多AI解决方案供应商量身定制的创新系统集成方法得以实现。随着计算架构逐渐转向以存储为中心的计算模式，SOM的技术革新将在塑造人工智能和高性能计算未来方面发挥关键作用。

打破常规者专访：全球RTC，金明烨TL

为了进一步了解SK海力士在SOM开发方面的创新方法，本文采访了全球革命性技术中心（Global RTC, Global Revolutionary Technology Center）（负责下一代半导体研发工作）的金明烨TL。他分享了在开发SOM过程中所面临的主要挑战，以及员工们所采用的打破常规的思维方式。

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