MRAM等新兴的非易失存储器将成为实现内存计算架构的关键技术之一

磁性随机存储器（Magnetic RAM，MRAM）是一种利用电子自旋方向存储信息的技术。它具有高读写速度，高集成度，无限次可重复擦写的特点，是一种未来可能的通用型存储器。

根据麦肯锡的报告，人工智能可以使半导体企业从系列技术创新中获得总价值的40%到50%，而其中存储将实现最高的增长。以深度学习为代表的人工智能应用需要密集的卷积阵列，包括CPU、GPU在内的传统计算架构性能受限于数据传输带宽，内存计算（In-memory Computing）架构或许能够在人工智能领域实现更好的性能。MRAM等新兴的非易失存储器将成为实现该架构的关键技术之一。

第一代MRAM是toggle MRAM，采取磁场写入数据的方式，其特点是容易设计制造，缺点在于尺寸大，难以微缩。

第二代MRAM是STT MRAM，采用自旋极化电流写入的方式，相比于第一代产品具有更快的速度，更高的能效比，以及更容易微缩。

MRAM读写速率及耐久度和DRAM相当，但是具有非易失性，无需刷新电流的优点。

根据MRAM商业公司Everspin的数据，第一代Toggle MRAM市场主要集中在PLC、游戏、医学仪器、高端仪表、磁盘阵列日志存储、工业等领域，未来有一定增长空间，主要的机会将会在汽车电子领域。2019年，Toggle MRAM的市场规模估计在5.51亿美元，并且在未来能够达到年均复合增长率6%，到2022年达到6.56亿美元。

STT-MRAM市场将主要在SSD领域，未来还具有较大增长空间，可能的机遇在RAID、存储加速、网络加速、视频监控、以及内存计算等领域。2019年，STT-MRAM市场规模估计9.95亿美元，预计未来年均复合增长率高达30%，到2022年达到22.1亿美元。

美国AI加速器初创公司Gyrfalcon Technology Inc. （GTI）已经将MRAM技术运用于移动端和物联网应用中的卷积神经网络（CNN）加速。相比于SRAM，将MRAM用于存储CNN中的系数，能够在读写速率不变的情况下，使功耗降低20%-50%，并且具备瞬时启动的能力。未来，MRAM或许将广泛用于物联网等对功耗敏感应用。
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