Mémoires résistives : révolution ou business as usual ?

Dans nos mémoires actuelles, l'information est stockée sous forme de charge piégée à un endroit ou un autre. Les ReRAM, à la place, stockent l'information en rendant certaines portions de circuit résistives, empêchant le courant de passer. On vous avait expliqué le principe de fonctionnement de ces mémoires il y a quelques mois. Mais on était restés sur notre faim sur les applications.

C’est un vieux refrain. Aujourd’hui, c’est Weebit qui nous parle de ReRAM (resistive RAM), hier c’était NXP avec ses MRAM (à base de valve de spin), avant-hier STMicroelectronics avec ses PRAM (à matériaux à changement de phase).

Où qu'elle est la ReRAM Weebit ? Dans les lignes de métal au dessus des transistors !

La longue route vers l'utilité

Mais pour quoi faire ? C’est bien ça, le réel souci : plus lentes que nos RAM actuelles, moins capacitaires que nos Flash NAND, les RAM résistives (de toutes sortes, au Comptoir on est pas sectaires) ont un sacré problème : à quoi elles peuvent bien servir ?

Pour les tables et les registres de nos CPU ? Certes non, les ajouter diminuerait la densité des contacts en back-end, ou des transistors en front-end. Dans nos barrettes de RAM ou nos GPU ? C’est pareil. Les CPU, la RAM, les SSD et les GPU de nos ordinateurs sont des puces ultra-spécialisées qui ne bénéficieront vraisemblablement pas de ce genre de technologie.

Alors, pour l’instant, on prévoit aux mémoires de type RAM non-volatiles une application là où il y avait des EEPROM. Les firmware des puces, les lookup tables. Les EEPROM, c’est 1% des mémoires vendues, mais les microcontrôleurs, les puces de gestion de puissance, les puces à application analogique (comme le BiCMOS de Weebit) c’est plusieurs dizaines de pourcent du marché. Potentiellement de gros volumes, mais aux marges plus faibles. Est-ce que la ReRAM sera un jour assez game-changer pour être adoptée en masse dans ce genre de marché ?

Ni mémoires ni logique, les ReRAM s’attaquent à la moitié supérieure du graphique : les MCU et l’analogique.

En tout cas, c’est déjà le cas à très petite échelle, avec les RAM magnétiques de TSMC, déclinées en version automotive ou logiques elles aussi intégrées dans le back-end. Cela reste des microcontrôleurs de smartwatch ou de quelques éléments de voitures, mais c’est un début.

Neuromancer

Le sésame peut venir d’une application nouvelle : les réseaux de neurones. En effet, aujourd’hui, les puces utilisées pour l’intelligence artificielle, ce sont des puces logiques tout à fait classiques, qui traitent et génèrent des tas et des tas de données d’apprentissage stockées en mémoire dans encore plus de puces. Imaginez des tas de cartes graphiques (littéralement, c’est le business le plus florissant d’Nvidia) et des SSD. Actuellement, l’IA est un peu comme le héros de Memento qui doit tout écrire car il ne retient rien.

Mais imaginez maintenant une puce dont le routage se modifie en fonction de ce qu’elle reçoit et traite. C’est la promesse des puces neuromorphiques, où les NVRAM seraient utilisées comme connexions entre neurones. Tout comme le cerveau humain, l’apprentissage serait donc une affaire de faire et de défaire ces connexions dans cette technologie. C'est une technologie sur laquelle le CEA Leti, à Grenoble, est en pointe... En partenariat avec Weebit, justement.

On n’en est pas encore là, et on ne sait même pas si des IA neuromorphiques seraient meilleures que des IA “Memento” ou pas. En tout cas, mettre des mémoires non-volatiles dans des microcontrôleurs milieu de gamme, ça on sait de mieux en mieux le faire. Et c’est déjà pas si mal pour faire More than Moore.