非易失性存儲器是一種應用于計算機及智能手機等設備中的存儲裝置（存儲器），其特點是在沒有外部電源的情況下仍能保存數據信息。本文將介紹非易失性存儲器的類型、特點及用途。

什么是非易失性存儲器 非易失性存儲器是一種應用于計算機及智能手機等設備中的存儲裝置（存儲器），在沒有外部電源提供的情況下仍能保存數據信息。

現今的計算機中央處理器（CPU：Central Processing Unit）中，直接、高速處理的數據通常保存在易失性存儲器中（沒有外部電源就無法保存信息），不太頻繁使用的數據則保存在非易失性存儲器中。

非易失性存儲器有多種類型，包括半導體、磁帶、光盤等，本文僅對使用半導體的非易失性存儲器進行說明。

非易失性存儲器的類型及特點

非易失性存儲器分為兩個大類：只讀存儲器（Read Only Memory：ROM）和可重寫的非易失性存儲器。前者在制造過程中編程信息，后者可根據用戶需求隨意重新寫入信息。

ROM包括在制造過程中永久性編程的掩模ROM（MASK ROM）和用戶一次性可編程的OTP ROM（One Time Programable ROM）等類型。分別于1970年代以及1980年代問世的可重寫非易失性存儲器EEPROM（Erasable Programmable Read Only Memory）以及閃存（FLASH）如今已被廣泛應用。

此外，2000年代以來問世的能夠高速寫入的鐵電體存儲器、磁性存儲器、阻變存儲器和相變存儲器被稱為“新興存儲器”,受到了廣泛關注。在這些新興存儲器中，實現了隨機寫入和讀取的隨機存取存儲器（RAM）包括FeRAM（鐵電隨機存取存儲器）、MRAM（磁性隨機存取存儲器）、ReRAM（阻變式隨機存取存儲器）和PCRAM（相變隨機存取存儲器）。

圖1：內存分類

各類存儲器的工作原理和定性特征如下。

表1. 非易失性存儲器的存儲保持原理與特性比較

加賀富儀艾電子旗下代理品牌RAMXEED有限公司（原富士通半導體存儲器解決方案有限公司）生產的FeRAM與閃存相比，雖然存儲容量較小，但具有寫入速度快、寫入次數極高（是閃存的10萬倍以上）、寫入耗電低的特點。自生產以來已有25年歷史的FeRAM相較其他新興存儲器更為成熟，品質更值得信賴。

此外，RAMXEED使用的ReRAM通過優化寫入算法，實現了比閃存更多、與EEPROM相當的100萬次寫入次數，這也是我們產品的一大優勢。為了優先滿足助聽器等電池驅動設備所必需的低峰值工作電流和低功耗要求，其寫入速度相較普通ReRAM更慢。

非易失性存儲器的用途

閃存的寫入速度較慢但容量極大，因此被廣泛用作計算機的存儲內存。而新興存儲器具有低功耗、高速以及近乎無限次寫入的特點，因此被應用于工業設備的數據日志、智能電表、RFID（Radio Frequency Identification）等領域。

非易失性存儲器在人工智能（AI）中的應用

隨著近年來生成式AI的普及，用于處理海量數據的機器學習計算機的功耗急劇增加。造成這一現象的原因之一是計算機內部使用了易失性內存（用于機器學習中的“權重”計算）。

機器學習是通過多層感知機（也稱為人工神經元或神經網絡）來實現的。每一層（節點）中都會進行加權求和運算，并將權重結果傳遞給下一層。如將這些“權重”存儲在非易失性存儲器中，理論上可降低功耗。

近年來，利用FeRAM進行機器學習的研究盛行，尤其是一種被稱為“回聲狀態網絡（Echo State Network）”儲量計算（Reserve computing）方法備受矚目（如圖5所示）。這種方法的特點是僅對輸出層的權重進行調整，而中間儲層則利用非線性物理現象來進行計算。這種方式有望實現低功耗的機器學習。

圖5. 回聲狀態網絡的原理。各層的數據通過加權系數“重量”win、wR和wout進行傳播。在儲備計算中，利用儲備層的非線性物理現象，僅調整權重wout。

RAMXEED正在與東京大學大學院工學系研究科的高木信一教授團隊合作研究用于FeRAM的鐵電體晶體。高木教授團隊發布了一項令人矚目的研究成果：利用鐵電體的極化量和電場之間的非線性關系實現儲量計算，這項研究在全球范圍內獲得了廣泛關注。