3D CCD新型存储问世，性能有望超越传统存储器

存储价格一路暴涨，各大科技企业纷纷探寻新路径，以此压降人工智能研发成本。今年早些时候，谷歌公开了TurboQuant压缩技术，据称该技术最高可将大语言模型内存占用压缩至原先的六分之一。如今，比利时科研团队研发出NAND-DRAM混合存储架构，并称该方案未来能大幅降低AI推理成本。

imec正式推出全球首款面向AI存储场景打造的三维架构电荷耦合器件（3D CCD）。这项新技术融合了DRAM的高速读写优势与NAND闪存的高存储密度，有望打破内存墙瓶颈——该瓶颈会因内存带宽不足，导致AI加速器无法持续处理数据，只能被动等待数据调度。

该存储器件采用芯片垂直堆叠架构，摒弃传统并排排布方式，实验室环境下电荷传输速率可突破4吉赫兹。为抑制漏电、实现更高密度三维集成，研究团队采用铟镓锌氧化物（IGZO）材料。相较于传统硅材料，这种复合材料具备更优异的电子迁移率、能效表现与透光特性。

据介绍，电荷耦合器件（CCD）早年广泛应用于数码相机、广电摄像设备、科学成像仪器及天文传感器领域，如今已基本被CMOS图像传感器取代。后者具备速度更快、能效更高、制造成本更低等优势，还可在芯片内集成模数转换、图像处理等核心功能，助力打造更轻薄高效的摄像产品。

imec存储内存项目总监Maarten Rosmeulen表示：“这款CCD器件能胜任缓冲内存，核心优势在于可融入成熟3D NAND串状架构。该工艺路线量产成本低、扩展性强，最终实现的比特密度将远超DRAM极限。如今我们首次完成三层字线结构的三维实体器件研制，其垂直IGZO沟道尺寸，已达到3D NAND量产同级水平，存储孔径控制在80至120纳米区间。”

在该三维器件内部，CCD存储寄存器（存储串）集成于垂直排布的柱状结构中，依托3D NAND主流的打孔填柱工艺，贯穿三层字线堆叠层完成制备。横向排布的字线充当控制栅极，定义单条存储串内的多位存储单元。器件依靠脉冲电压调控电荷，实现电荷在栅极间串行传输与长久留存。

Maarten Rosmeulen补充道：“我们已实现垂直IGZO沟道内稳定电荷传输，速率突破4兆赫兹；单次循环可完成数千量级电荷迁移，足以满足单比特乃至多比特商用存储需求。不同于按字节寻址的传统DRAM，本次研发的3D CCD器件采用区块级数据访问设计，更贴合当下AI业务运行逻辑。此外，该技术还拥有无限擦写寿命、依托IGZO材料实现长久数据留存、电荷存储架构支持低压运行等多重优势，让3D CCD技术距离商用缓冲内存落地更近一步。团队后续将持续增加字线层数，并优化3D CCD缓冲内存的数据读取性能。目前我们已准备好联合产业合作伙伴推进技术迭代，全面释放其在AI存储领域的实用价值。”

需要注意的是，目前3D CCD技术仍处于概念验证阶段，想要实现稳定、高效、低成本的商业化量产落地，还需开展大量后续研究。研究人员坦言，该技术短期内难以落地应用于数据中心服务器。不过一旦攻克散热控制、堆叠扩容等核心难题，未来有望分流AI数据中心及各类电子设备市场持续攀升的DRAM与高带宽内存（HBM）采购需求。

在存储价格持续走高的行业背景下，3D CCD是业界最新推出的替代性存储方案。今年3月，谷歌接连发布三款AI模型压缩算法，可在不损耗输出效果的前提下，大幅缩减大语言模型内存占用。官方表示，TurboQuant、PolarQuant及Quantized Johnson-Lindenstrauss算法能够实现无损精度压缩，既提升向量检索效率，也能有效缓解键值缓存带来的性能瓶颈。