L'approccio computazionale di Samsung individua 18 materiali calcogenuri per la memoria SOM di prossima generazione

Con un approccio intelligente, Samsung si sta spingendo avanti nello sviluppo della tecnologia Selector-Only Memory (SOM): stanno usando una modellazione computazionale avanzata per individuare i migliori materiali calcogenuri per la memoria di nuova generazione. Il team di ricerca ha esaminato oltre 4.000 diverse combinazioni di materiali e ha ristretto il campo a 18 che sembrano promettenti per i test reali.

La tecnologia SOM potrebbe rappresentare un enorme passo avanti nel design della memoria, combinando il meglio di entrambi i mondi: ha i vantaggi non volatili dell'archiviazione flash, pur mantenendo la velocità della DRAM. Utilizza materiali calcogenuri per agire sia come celle di memoria che come selettori, eliminando la necessità di transistor separati che si trovano nelle più comuni configurazioni di RAM a scambio di fase o resistive.

Il team ha utilizzato simulazioni complesse per esaminare le proprietà di legame, la stabilità dei materiali sotto il calore e il loro comportamento elettrico. Si sono concentrati su aspetti quali l'entità della deriva della tensione di soglia e la stabilità della finestra di memoria, che in pratica significa quanto bene mantiene gli stati di accensione e spegnimento distinti l'uno dall'altro.

Samsung presenterà questi risultati all'International Electron Devices Meeting di San Francisco il prossimo dicembre. Ritengono che questo approccio computazionale possa averli condotti a materiali ad alte prestazioni che i test di laboratorio tradizionali avrebbero potuto tralasciare.

Tutto questo si basa sul lavoro precedente di Samsung all'IEDM 2023, dove ha presentato un SOM basato su OTS da 64 Gbit con piccole celle di memoria da 16 nm.