Weebit Nano relance les mémoires ReRAM pour supplanter la Flash
Basée sur un nouveau matériau, cette nouvelle ReRAM deviendrait facile à produire dans les usines existantes. Sa double promesse est de rendre les SSD plus rapides et l’IA moins énergivore.
La startup israélienne Weebit Nano devrait lancer d’ici à la fin de l’année de nouvelles mémoires ReRAM à base d’oxyde de silicium, des composants de stockage qui seraient 1 000 fois plus rapides, 1 000 fois moins énergivores et 100 fois plus endurants que les actuelles mémoires Flash qui composent les SSD.
« Dans un premier temps, notre technologie sera intégrée à d’autres puces pour les équipements embarqués. »
Coby HanochWeebit Nano
« Nous allons développer nos produits étape par étape. Dans un premier temps, notre technologie sera intégrée à d’autres puces pour les équipements embarqués, puis nous la vendrons sous forme de composants autonomes, toujours pour le marché de l’embarqué. Les composants pour les disques des datacenters n’arriveront qu’en dernier. Nous considérons en effet que le marché de l’embarqué est moins risqué pour lancer notre activité », explique Coby Hanoch, le PDG de Weebit Nano, lors d’une conférence en ligne à laquelle LeMagIT a pu assister.
En l’occurrence, Weebit compte manifestement sur des commandes importantes en Chine où la demande pour des mémoires de type Flash à intégrer dans des équipements serait quatre à cinq fois plus importante que la capacité locale de production. « Les marchés que nous visons sont estimés à 82 milliards de dollars d’ici à 2023 », ajoute Coby Hanoch.
Parmi ses prospects, XTX Technology, l’un des principaux et tous récents fabricants chinois de mémoires, aurait testé avec succès l’intégration de circuits ReRAM dans ses propres produits en décembre dernier. À présent, il ambitionnerait d’ici à la fin de l’année de proposer des mémoires pour les robots industriels qui servent aussi bien de RAM pour traiter les données en cours, que de stockage persistant pour contenir les applications qui traitent ces données. L’objectif serait de se servir de la technologie de Weebit Nano pour proposer une alternative aux composants Flash de type NOR qu’on utilise habituellement pour contenir les firmwares des machines-outils dans les usines.
En partenariat avec le Leti pour développer la RAM de l’IA
La ReRAM, ou Resistive RAM, repose sur le croisement de filaments nanométalliques qui font passer ou pas le courant afin de constituer les bits d’informations. Mais plutôt que des portes qui s’ouvrent ou se ferment, comme le font les transistors en Flash, les filaments se cassent ou se ressoudent pour piéger l’information durablement. D’ordinaire, ce type de mémoire est compliqué à fabriquer, mais Weebit Nano assure avoir trouvé le moyen de simplifier sa production en faisant baigner les filaments dans un matériau, le SiOx ou oxyde de silicium, qui est comparable à du verre.
« L’utilisation de cette technologie permet à nos composants mémoire d’être excessivement résistants. »
Coby HanochWeebit Nano
« L’utilisation de cette technologie permet à nos composants mémoire d’être excessivement résistants : ils sont capables de conserver intactes leurs informations pendant dix ans à une température de 150 °C », se targue le PDG. Surtout, la ReRAM qui repose sur l’oxyde de silicium présenterait le mérite d’être facilement fabriquée dans les usines qui produisent aujourd’hui des circuits de Flash NAND.
Pour se développer, Weebit Nano s’appuie sur le Leti, le Laboratoire d’Électronique et de Technologie de l’Information. Basé à Grenoble, ce département du CEA a la réputation d’être l’un des principaux centres de recherche appliquée en microélectronique et nanotechnologies dans le monde. La startup profite des infrastructures du Leti pour la mise au point de ses prototypes. Elle compte aussi tirer parti de ses relations : le Leti collabore avec plus de 300 partenaires industriels susceptibles d’implémenter les produits de Weebit Nano.
« La structure même de notre mémoire […] est la forme de silicium la plus proche de la structure en synapses du cerveau. »
Coby HanochWeebit nano
Mais la collaboration avec le Leti a un autre objectif : à terme, les deux partenaires entendent faire de la ReRAM de Weebit Nano la mémoire RAM la plus adaptée aux moteurs d’entraînement de Machine Learning dans les datacenters. « La structure même de notre mémoire, des filaments interconnectés qui baignent dans un oxyde, est la forme de silicium la plus proche de la structure en synapses du cerveau » lance Coby Hanoch. Il explique qu’il devient dès lors possible d’écrire des algorithmes de réseaux de neurones « qui émulent le cerveau plutôt qu’ils le simulent. »
Ensemble, le Leti et Weebit Nano ont ainsi fait la démonstration l’été dernier, lors du Memory Summit 2019, d’une solution qui exécute l’algorithme Spiking Neural Network du premier aussi rapidement qu’avec des composants de DRAM ordinaires, mais en consommant moins d’énergie.
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