GlobalFoundries готова выпускать чипы со встроенной 22-нм памятью eMRAM
Перспективная энергонезависимая магниторезистивная память eMRAM сделала еще один шаг по направлению к массовому рынку. Главным недостатком eMRAM считается сравнительно низкая плотность записи. Компенсировать это можно с помощью более тонких технологических норм, тогда как все остальные достоинства eMRAM сохраняются? это устойчивость к износу, скорость и надежность. И за этот новый шаг нужно поблагодарить компанию GlobalFoundries.
В четверг GlobalFoundries заявила, что ее платформа 22FDX для выпуска полупроводников готова к производству решений со встроенной памятью eMRAM. Техпроцесс 22FDX подразумевает технологические нормы 22 нм на пластинах с полностью обедненным кремнием на изоляторе (FD-SOI). Транзисторы в логике 22FDX все еще планарные и не используют вертикальных ребер, как в случае транзисторов FinFET. Однако за счет снижения утечек на пластинах FD-SOI скоростные и энергоэффективные характеристики планарных 22-нм транзисторов оказываются не хуже чем у 14/16-нм FinFET транзисторов.
Производством чипов со встроенной памятью eMRAM с использованием техпроцесса 22FDX будет заниматься завод GlobalFoundries в Дрездене, который обрабатывает кремниевые пластины диаметром 300 мм. Цифровые проекты контроллеров и другой логики со встроенной памятью eMRAM с нормами 22FDX клиенты компании предоставят в течение нескольких следующих месяцев. Тем самым можно ожидать, что массовое производство контроллеров со встроенными 22-нм блоками eMRAM начнется до конца 2020 года (хотя оно ожидалось на год раньше).
До этого момента для выпуска чипов со встроенной памятью eMRAM будет использоваться техпроцесс с нормами 28 нм на пластинах SOI (обычный кремний на изоляторе). Такие решения выпускали компании GlobalFoundries, Samsung и NXP. Выгода от использования памяти eMRAM вместо встраиваемой памяти NAND-флеш в том, что память eMRAM выдерживает до 100 тыс. циклов перезаписи, тогда как память NAND может выдержать не более 30 тыс. циклов перезаписи. Также память eMRAM быстрее, поскольку она не требует операции по стиранию перед операцией записи в ячейку. Такая память станет находкой для автомобильной электроники и для устройств Интернета вещей.
