馮丹：面向下一代NVM的高效能優化方法
馮丹：長江學者特聘教授，華中科技大學計算機科學與技術學院院長、武漢光電國家研究中心信息存儲與光顯示功能實驗室主任，信息存儲系統教育部存儲部主任。
今天我主要介紹一下我們做的針對一組NVM（Non-volatile memories,非易失存儲器）的進展。
目前我們的項目側重在解決怎麼存，怎麼存得快，存得准，還有存得可靠，也就是高效、低能耗解決問題。
對於一些響應延遲要求比較高的應用，比如說淘寶、12306，希望一點擊就出來的應用，或者說，要求數據在內存裡面存放和運算。內存的需求和供給存在很大的差距，大數據的計算需要的內存容量是普通的1000倍，現在的通過體系結構是RRAM、DSRM、SSD等等。為了滿足大規模內存的需要，Cache放在一個DRAM里會有這樣的問題，因為是用電荷來存的，所以就存在如何保證電荷檢測、電荷泄露等等的，而DRAM是電容來保存信息的，所以有一個充電放電的過程，能耗也比較高，據統計40%到50%的能耗來自Memory，DRAM的能耗有40%來自於刷新，這也是DRAM為什麼受到關注的原因。
再來說說製程。製程達到幾個納米之後就會停止，現在NVM比較受關注，最受關注的有三個，另外兩個是STTMaRM和DARM。不過，STTMARM容量上不去，而RRAM容量可以做得非常大，這也是這幾年RRAM關注度比較高的原因。
NVM的憶阻器一是可以做存儲，第二個是可以做計算；2008年做存儲，2010年就可以做邏輯運算，到2015年實現矩陣向量乘法，做存算結合。它的主要原理，應該說行上面有一個電阻，加一個電壓上面就會出現電流，比如說每一個行上加不同的電壓，就產生了電流。
來看一下，怎麼樣能夠存得好？因為要能計算，首先是要能存下來，存下來就是剛才說的矩陣，也就是一個模擬量，類似一個非信息的點，希望能夠盡量存得准，同時也能夠實現高效低能耗。大家對此研究比較熱的原因，就是非理想因素的影響。
一個低組態RRAM的單元，要進行一個高組態，面臨reset的延遲，要變化高阻態，就是帶正離子和帶負離子正位。相反的就是，再加上一個反向的電壓，金屬氧化物的阻值狀態的變化實現數據的存儲，當它做RESET，從1變成0的時候，加一個電壓會變大，加一個RESET的時候就會有延遲，就會變慢。理想狀態是一個單元就有一個控制器，但這是不可能的，會浪費很多晶元的面積。這裡面就會有很多IR drop的問題。
比如說要在某個單元上面加一個單元，上面列的單元都有一個電壓，也就會有一個電流，目前的方法就是要把列上面加一個半偏置，加上一個1/2的V，相當於上面的數也會有問題。
首先就是線路上，每一個線路都要考慮，每一個面和行都有電流的線路，上面都有一個電壓，也有一個電阻，而且能耗比較高，如果這些都是一些高阻態存著，就會存在一些問題。只有克服電壓和電阻這些問題才能存得准。
傳統的方式是在面和行上加電壓，然後測試、改變它的阻值，觀察數據的變化，RESET的數字從144ns變成了240ns，受到這個啟發，我們做了相應的工作。
首先是「雙端寫驅動」，如果是使用了雙端控制之後，電壓就會升上去，就會緩解延遲，在這個電壓上存在這樣的分布，慢慢會下降為對角線的分布。如何應用對角線的分布？可以做一個優化，比如說crossbar的陣列上下都有驅動，兩邊都可以加。如果從右邊和下邊兩驅動，這個線就是這麼長，這個延遲就是這麼長，相應的延遲也會比較短，所以我們就這樣開始分區：把左下角放大，可以看到這一塊的延遲是最低的，慢慢從對角線的方式延遲是最大的，是這樣的一個控制方式。
這樣有一個什麼好處？如果不做對角線劃分，寫這塊區域的時候，就要保證最壞的一個要在限定的長時間寫完，建了一個分區之後，得到的一個好處「告訴上層，可以不同的延遲」。上層就可以通過內存分配和邊緣優化進行低延遲使用，比如說冷熱數據調度，熱數據也做一些地址的轉化等等。
第二，提高性能。在正crossbar上面做一個並行，在reset做一個延遲操作，可以進行並行來操作，這個SET的操作和RESET的操作都可以做，測試效果顯示，延遲降低了22%。
第三，降低能耗，要克服傾斜電流，就需要高阻態，怎麼樣達到這個目的？互補組變單元。但它的缺點是影響壽命，同樣也影響性能。最直觀的方法就是用MEM模式，把經常訪問的數據做成MEM模式，冷數據用CRS模式，如何區別冷熱？記錄頻率的表開銷。一般為了降低能耗，採取的是全浮空的狀態，如果低阻態多了以後，數據就會消失。為了克服這個缺點，需要減少低阻態的數據，用MEM來存熱數據，這個方式提高了可靠性和降低能耗，這種混合的方式，平均能耗能夠節省7.3倍。
我們在最新的一篇論文中對此做了報道，其他還有一些相關的研究，就不再一一介紹。
我們的研究已經到了非常的底層，怎麼樣來做出存儲器，具體就跟介紹這麼多。在存得准，存得可靠的基礎方面，進一步再來做計算，就可以解決計算的很多問題，如果是多個陣列集成，會有一個傳遞的集成，會有越來越大的誤差，我們希望先解決第一步，在這方面做些工作。
今天我就講這麼多，謝謝大家！（本文未經過本人審閱）
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