该款RRAM芯片于2022年下旬设计完毕并投片，如今成功点亮并完成了测试验证。从时间上来看，后摩智能的芯片研发进展一路很顺利。
据介绍，该款RRAM芯片整体功耗低至60mW，支持power down模式，支持不同区域分别关断功能，支持sleep模式等，可以进一步在不同应用场景进行功耗控制。
后摩首款RRAM大容量存储芯片；图源：后摩智能
同时，该产品能够满足在高质量/高安全性要求的商用场景，更新版本可以实现对车规级应用的支持，尤其是车载娱乐系统、部分低等级车规要求；在工业电子类/消费电子类，其功能/性能则能满足对eFlash场景的替代，甚至能改变原有计算架构，对只读/少读场景有较大的革命优势，尤其在亚22nm工艺之后，有望能够进一步成为高端芯片的嵌入式存储器使用。
作为一种新型的非易失性存储器，RRAM诞生其实已有近25年之久，然而却是在近几年才火起来。特别是进入到越来越强调算力的AI计算时代，RRAM热度一直在往上走，并逐渐被各领域的企业“相中”，迎来一批又一批的拥护者。后摩智能也成为了其中一家。
那么，为何RRAM受到众多企业的青睐？又为何将逐步渗透到车规级应用中？
资料显示，存储器件是存算一体技术基本单元，是解决芯片性能瓶颈，提高能效比的一个有效的技术手段。
传统的冯·诺伊曼架构之下，芯片的存储、计算区域是分离的，然而随着AI算力需要100Tops、1000Tops甚至更高水平，能效比也需得达到10TOPS/W、甚至100TOPS/W以上，这样的物理分离模式导致数据之间频繁传输，从而引起了巨大功耗、以及时间和算力浪费。
于是，能够将存储和计算融合，消除访存延迟，并极大降低功耗的“存算一体架构”便进入了开发者的视野。
在存储器的细分领域中，目前可用于存算一体的成熟存储器有NOR FLASH、SRAM、DRAM、RRAM、MRAM等。而其中的RRAM被认为是最有可能突破传统器件限制的新型器件，在AI大算力场景下占据极大优势。
存储器分类；图源：后摩智能
总体上，RRAM具有CMOS兼容特性，工艺简单，仅需两层额外的MASK就可实现RAM的性能和能力，且较传统的工作存储器具有快速读写速度、低功耗、高密度、非挥发性等多种优势。
其中，关于RRAM高密度的特性，后摩智能指出，在单元面积方面小于现有的静态随机存储器，并且其写入功耗仅为eFLASH的百分之一，能够对未来场景进行赋能，尤其是CMOS 28 nm以下的嵌入式应用场景，其优势进一步扩大，长期以来受到了各界的广泛关注。
当前，RRAM已经在一些消费端及工业端得到应用，应用场景包括智能手表、智能耳机、便携设备以及自动驾驶等。
未来，随着电动汽车渗透率不断攀升，智能驾驶等场景对算力的要求越来越严苛，叠加年初ChatGPT的爆火出圈，大模型、大算力“上车”日程被按下加速键。受益于此，RRAM有望在该赛道“大放光彩”。据IDC预测，2026年全球自动驾驶车辆销售规模为8,930万辆，5年复合增长率将达到14.8%，未来增长潜力巨大。
不难发现，这也是后摩智能积极推进RRAM等新型存储芯片与存算一体技术，以及与车规级应用场景结合的原因之一。毕竟，后摩智能也是国内率先落地存算一体大算力AI芯片的公司。在今年5月，后摩智能便发布了最高物理算力256TOPS，典型功耗35W的存算一体智驾芯片——鸿途™H30。
后摩智能强调，随着RRAM的成功研发及边界测试完成，后摩智能可进一步进行定制化的产品设计以及赋能智能化应用场景，为客户提供先进非易失存储器，尤其是嵌入式的存储器的设计能力，逐步形成以0.5 MB ~ 128 MB范围的嵌入式存储器定制化服务，在此基础上提供不同容量的控制器解决方案、安全防护解决方案、产品定制化解决方案等。
此外，公司现有的RRAM及MRAM不仅满足消费、工业的要求，后续将与车规级应用场景结合，进一步将新兴非易失存储器应用到自身的核心业务中，打造新兴存储及新型存算计算范式。
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