스토리지 클래스 메모리

1.2. 핵심 요소 기술 및 내용

● 저항 기반 메모리 소자 기술

- 두 개의 금속전극 사이에 절연체 재료로 구성되어 있는데, 간단한 구조 덕분에 10nm 이하 미세화 공정에 유리하여 고집적화 및 동작 속도가 빠른 메모리가 가능하며, 저항이 변화되는 원리에 의해 메모리 기술의 세부 분류가 가능

- Spin-Transfer Torque Magnetic RAM(STT-MRAM)은 전자가 가진 스핀 방향의 변화를 이용 - Phase Change RAM(PCRAM)은 칼코지나이드(Chalcogenide) 계열 재료에서 비정질이 결정질로의

가역적 상(Phase) 변화를 이용

- Resistive RAM(RRAM)은 산화물(Oxide)에서 이온의 움직임으로 형성되는 전도성 필라멘트를 이용²⁾

● 크로스포인트 기술

- 두 개의 금속 배선이 수직으로 교차하는 영역(크로스포인트)에 메모리들을 배치함으로써, 바이트(Byte) 단위의 데이터 처리가 가능해 고속 동작 및 최소 단위 면적당 초고집적 메모리 구현에 유리³⁾

● 셀렉터 소자 기술

- 크로스포인트 구조에서는 메모리들이 서로 연결

- 특정 메모리를 선택할 경우, 주변 메모리로부터 기인하는 누설전류로 데이터 읽기/쓰기 오류 발생 - 누설전류 차단을 위한 스위치 역할의 셀렉터(Selector) 소자가 필요

- 대표적인 셀렉터는 3단자의 트랜지스터이나, 3차원 적층과 고집적화를 위해 저온 및 초미세 공정에서 제작 가능한 2단자의 셀렉터 개발이 필요

1.3. 잠재 수요 분야 및 기대효과

●

IoT

및 클라우드

- 아마존, 구글 및 페이스북 등이 주도하는 클라우드 시장의 규모는 매년 두 자릿수 성장세로 2023년 600조 원까지 증가할 것으로 전망⁴⁾

- 인터넷망을 통해 기업과 개인에게 서버와 저장 공간을 빌려주는 형태의 서비스를 위해 초대규모 데이터 센터 인프라 구축을 진행 중

- 서버와 저장 공간 사이에 연결된 경로의 속도 향상 및 저장 공간의 전력 소모 개선을 위해 스토리지 클래스 메모리 사용 요구

2) 차세대 메모리 기술 성숙도는 STT-MRAM, PCRAM, RRAM의 순이며, 스토리지 클래스 메모리 분야에 한정해서는 제품화에 성공한 PCRAM이 가장 선두 3) 바이트는 데이터 크기를 나타내는 단위이며, 디램은 바이트 단위 접근이 가능한 반면, 낸드플래시는 불가능

● 인공지능

- 인공지능 기술의 경제 규모는 2030년에 약 13.6~16.3조 달러로 추정되며, 급증하는 데이터의 실시간 분석의 필요성 대두⁵⁾

- 자율주행차의 경우 시간당 총 4테라(Tera) 바이트의 데이터를 생성할 수 있으며, 바이트 단위의 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 스토리지 클래스 메모리를 적용하여 시각/음성 인식을 통한 실시간 번역 및 금융과헬스케어 등에 활용될 것으로 기대되어, 4차 산업혁명 시대의 큰 변화를 이끌 것으로 예상 - 크로스포인트 구조의 메모리는 데이터의 연산 속도를 향상시킬 수 있는 인공지능 가속기로 사용 가능하며,

이러한 차세대 지능형 반도체 기술개발 사업을 위해 정부는 2019년 1조 96억 원 규모의 사업을 추진 - 미국 IBM은 2019년 AI(Artificial Intelligence) 하드웨어 개발을 위해 센터 설립 등 5년간 총 20억 달러를

투자

1.4. 해결해야 할 기술 이슈

●

STT-MRAM

의 작은 저항 비

- 스핀의 정렬 방향에 따라 약 2배 정도의 작은 저항 차이 발생 - 집적화 공정이 진행됨에 따라 저항 차이가 지속적으로 감소

- 미세화 공정 시 1nm 이하 두께의 자성 박막들을 균일하게 증착하는 기술 필요 - 미세한 저항의 차이를 구분할 수 있는 읽기 방법(Sensing scheme) 및 회로 필요

●

PCRAM

의 열적 안정성

- 저전력 동작을 위해선 상변화를 유발하는 데 필요한 열을 최소화하는 것이 중요

- 미세화 공정으로 메모리 간의 간격이 줄어들어, 주변에서 발생하는 열에 의한 간섭 발생 - 삼성분계 상변화 재료에 질소 등을 추가하여 열적 안정성을 향상시키는 기술들이 개발 중

●

RRAM

의 균일성

- 이온들의 확률적 움직임으로 불규칙하게 형성된 전도성 필라멘트에 의한 산포 문제 발생 - 다양한 재료가 RRAM의 후보로 거론되어, 최적화된 재료 선정이 필요⁶⁾

● 셀렉터의 공정 복잡성

- 현재까지 가장 유망한 셀렉터 기술은 미국 Intel이 개발한 다성분계 칼코지나이드 재료로 구성된 Ovonic Threshold Switch(OTS) 소자

5) Intel, Flash Memory Summit, 2018 및 키움증권 리서치센터 산업분석 (2016.08.20.) 과학기술정보통신부, 데이터･인공지능(AI) 경제 활성화 계획 (2019.01.16.)

6) 2013년 RRAM을 최초로 상용화한 일본 Panasonic은 탄탈륨 산화물(Tantalum oxide)재료 사용

- 누설전류 및 열적 안정성 향상을 위해 4~5개의 원소가 필요하다는 단점이 존재

- 화학적 및 물리적 에칭(Etching) 과정에서 다성분계의 서로 다른 화학반응의 정도로 인한 불균일 에칭 및 잔해물(Residual) 존재 문제

표 1 주요 기술 및 이슈

구 분 세 부 내 용

STT-MRAM

2배 이상의 저항 비 확보 및 유지 기술

40층 이상의 nm 단위 두께를 가진 박막들을 균일하게 증착하는 기술 읽기 방법 및 회로 개발

PCRAM 열화에 의한 안정성 제어 기술

상변화 원리에 의해 동작 속도와 동작 전류 간 Trade-off 문제 RRAM 최적 재료 선택 필요

산포 제어 기술

셀렉터

3차원 적층을 위한 저온 공정(400^oC 이하) 기술

OTS 기술의 경우, 다성분계 칼코지나이드 재료의 균일 에칭 기술 OTS 기술의 경우, 열적 안정성 확보 기술

2 ^{기술 동향}

2.1. 국내 동향

● 삼성전자

- 48층의 3차원 낸드플래시를 이용한 64Gb 스토리지 클래스 메모리(제품명 : Z-SSD^TM)를 2018년에 출시하였으며, 하나의 낸드플래시에 2개의 정보만 저장하는 SLC(Single Level Cell) 기술 이용⁷⁾ - 4개 이상의 정보인 MLC(Multi Level Cell)를 구분하는 데 필요했던 오류 검출 및 정정 기능을 하는

ECC(Error Correcting Code) 회로를 추가로 내장하지 않아도 되어, 데이터 읽기의 경우 1/15의 속도인 3μs로, 데이터 쓰기의 경우 1/6인 100μs로 감소

- 저항 기반 차세대 메모리 기술을 이용하지 않고, 기존 낸드플래시의 저장용량 감소를 감수하면서 데이터 처리 속도를 향상시켜 스토리지 클래스 메모리로 사용한 최초의 예

- 일본 Toshiba도 유사한 접근방법을 채택하여 2019년 96층의 3차원 낸드플래시(제품명 : XL-FLASH^TM)를 이용한 스토리지 클래스 메모리 샘플 공급 시작

●

SK

하이닉스

-2018년 새로운 다성분계 칼코지나이드 재료를 도입하여 큰 저항차를 갖는 PCRAM과 전압과 시간에 따라 안정적인 OTS 셀렉터를 개발⁸⁾

-2znm CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) 공정기술을 이용 -2층의 크로스포인트 구조를 제작하여 128Gb 용량 구현

2.2. 해외 동향

●

Sony,

일본

/ Micron,

미국

-2014년 RRAM 기술을 보유한 Sony와 디램을 양산하고 있는 Micron이 공동연구 진행⁹⁾ - 디램에 사용되는 27nm 트랜지스터를 셀렉터로 사용하여 16Gb의 스토리지 클래스 메모리 개발 - 비휘발성 특성과 함께 디램에 가까운 200Mb/s의 쓰기 속도 및 1Gb/s의 읽기 속도 구현

●

Intel/Micron,

미국

-2015년 Si이 포함된 GeSbTe 기반 PCRAM과 SeAsGeSi 기반 OTS 셀렉터를 사용하여 20nm CMOS 공정기술로 크로스포인트 구조 제작¹⁰⁾

-2층의 128Gb 스토리지 클래스 메모리(제품명 : Optane^TM)를 최초로 상용화

●

Avalanche Technology,

미국

-MRAM을 세계에서 두 번째로 제품화한 벤처 기업인 Avalanche Technology에서 2017년 전도성 필라멘트의 안정성을 조절하여 STT-MRAM에 적합한 낮은 누설전류와 동작 전압을 가진 셀렉터 개발¹¹⁾ - 최초로 스토리지 클래스 메모리를 위해 크로스포인트 구조의 STT-MRAM을 이용

●

Intel,

미국

-2019년 22nm 핀펫(FinFET) 공정기술을 이용한 임베디드(Embedded) STT-MRAM과 RRAM을 발표¹²⁾ -Write-verify-write scheme을 공통으로 사용

-7Mb STT-MRAM에선 Two-stage current sensing 기술을 이용해 4ns의 읽기 속도 및 99.9% 수율 달성 -3.6Mb RRAM의 경우, 제시된 Scheme으로 5ns의 읽기 속도 구현

- 각 메모리에 적합한 셀렉터 개발을 통해 스토리지 클래스 메모리로의 확장성 기대

8) IEDM, 2018, 37.1.1-37.1.4 (2018) 9) ISSCC, 338-339 (2014)

10) IDF (2015); Flash Memory Summit (2017) 11) IEDM, 38.1.1-38.1.4 (2018)

12) IEDM, 38.1.1-38.1.4 (2018)

3 ^{시사점(기술수준)}

● 저항 기반 메모리와 셀렉터 기술개발이 핵심으로

,

국내 기술 수준은 약

80%

수준으로 평가

- 관련 분야 선두그룹인 Intel에 비해, 국내 삼성전자와 SK하이닉스는 각각 셀렉터와 저항 기반 메모리에서 기술격차 발견

- 삼성전자는 2000년대 초반부터 저항 기반 차세대 메모리 기술을 연구하여 우수 논문 발표와 많은 특허권을 확보한 상태

- PCRAM의 경우, 이미 2006년에 40nm급 CMOS 공정기술을 이용하여 512Mb 크기의 프로토타입 PCRAM 발표하였으며, 2009년 양산에 성공한 PCRAM은 핀란드 Nokia가 만든 핸드폰에 탑재되어 20% 이상의 배터리 절감 효과를 확인하였고, 메모리 기술을 충분히 확보한 상태이므로 자체 개발 중인 OTS 셀렉터가 성공적으로 양산된다면 기술격차를 빠르게 좁힐 수 있을 거라 예상

- 삼성전자는 Two-track 전략으로 스토리지 클래스 메모리 분야에 접근하였으며, Intel과 같이 차세대 메모리를 이용하는 방법뿐만 아니라, 스탠드 얼론(Stand-alone) 분야에 적용된 기존 낸드플래시를 재설계하여 스토리지 클래스 메모리로 제품화

- SK하이닉스는 차세대 메모리 기술을 직접 양산한 경험은 없지만, 2011년부터 오랜 기간 STT-MRAM은 일본의 Toshiba, PCRAM은 미국 IBM, RRAM은 미국 HP와 Joint Development를 통해 기술을 축적하여 2018년 Intel의 상용제품인 Optane^TM급 메모리 용량 및 특성을 발표함으로써, 양산 단계에 접근했음을 예상 가능

문서에서 나노기술 (페이지 69-75)