Yapay Zekâ ve MRAM: Donanımlarda Devrim ve Avantajlar

Yapay zekâ (YZ) uygulamaları, özellikle derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar, son yıllarda hesaplama dünyasında muazzam bir ivme kazandı. Bu uygulamaların başarısı büyük ölçüde donanım mimarisi ve bellek performansı ile bağlantılıdır. Mevcut YZ hızlandırıcıları (GPU’lar, TPU’lar, AI ASIC’leri) hesaplama gücü kadar, bellek bant genişliği ve gecikme sınırlamalarıyla da karşı karşıyadır (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe) (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe). İşte MRAM, yapay zekâ donanımlarının bu bellek darboğazlarını aşmasına yardımcı olabilecek yenilikçi bir bellek çözümü olarak ortaya çıkmaktadır.

MRAM’in YZ donanımlarına olası etkileri:

• Enerji Verimliliği ve Güç Tüketimi: Büyük ölçekli AI eğitimi ve çıkarım (inference) görevlerinde bellek sistemleri ciddi güç tüketir. Özellikle veri merkezlerinde DRAM bellekler, toplam güç tüketiminin %30’una varan oranda pay sahibidir (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe) (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe). Bunun bir nedeni, DRAM’in sakladığı veriyi korumak için sürekli yenileme (refresh) döngülerine ihtiyaç duyması ve arka planda sürekli güç çekmesidir (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe). MRAM ise uçucu olmadığı için herhangi bir yenileme akımı gerektirmez; veri saklamak için güç harcamaz. Bu, bekleme (standby) güç tüketimini neredeyse sıfıra indirir. Örneğin, MRAM tabanlı bir önbellek kullanarak işlemci bekleme modundayken enerji harcamadan verileri tutabilir. Ayrıca MRAM, SRAM’e kıyasla hücre başına çok daha düşük sızıntı akımına sahiptir (The use of MRAM to improve efficiency in edge computing), bu da büyük bellek bloklarında önemli tasarruf demektir. EETimes Europe tarafından 2025’te yayınlanan bir rapora göre, MRAM kullanımı DRAM/SRAM’e kıyasla bekleme güçlerini ciddi ölçüde azaltıp toplam sahip olma maliyetini düşürebilir ve YZ sistemlerinin enerji verimliliğine katkı sağlar (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe). Dahası, MRAM tabanlı YZ hızlandırıcıları, bellek-işlem üniteleri arasındaki veri aktarımını azaltarak enerji tasarrufu sağlayabilir (çünkü veriler bellekte kalıcı tutulduğundan, her seferinde harici depolamadan yüklemek gerekmez). Bu noktada, in-memory computing (bellek içi işlem) konsepti önem kazanıyor. MRAM, hem veri depolayıp hem de bazı hesaplamaları bellek hücreleri içinde yapmaya imkan tanıyarak, YZ için yeni bir paradigma oluşturabilir (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe).

• Hız ve Gecikme: YZ modelleri büyüdükçe (özellikle büyük dil modelleri, LLM’ler), bellek gecikmesi kritik bir faktör oluyor (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe). İdeal bir YZ belleği, SRAM kadar hızlı olmalı ancak gigabaytlarca kapasiteye ölçeklenebilmelidir. MRAM, temel okuma hızları bakımından DRAM seviyelerinde, hatta bazı raporlara göre SRAM’e yakın gecikmeler sunabilir (Researchers Tap Antiferromagnets for Better RAM - IEEE Spectrum). Yeni nesil MRAM’lerde okuma gecikmeleri birkaç nanosaniye mertebesine kadar düşmüştür (Spin-Orbit Torque MRAM (SOT-MRAM) - Semiconductor Engineering). Bu, YZ hesaplamaları için son derece olumludur. Örneğin, bir AI çipinin ara belleklerini MRAM ile uygularsak, hem okuma hızı yüksek kalacak hem de bellek kapatıldığında veri kaybolmayacaktır. Bant genişliği açısından da MRAM avantajlı olabilir: MRAM hücreleri, paralel olarak adreslenebilir ve çoklu bank mimarileriyle yüksek okuma/yazma throughput’u sağlayabilir. Hatta 2019’da IBM ve Samsung’un ortak çalışmalarında, MRAM’in 14 nm düğümde <5 ns yazma gecikmesine erişebileceği gösterilmiştir ( Progress of emerging non-volatile memory technologies in industry - PMC ). Bu seviyede bir hız, özellikle gerçek zamanlı çıkarım yapan kenar cihazları için oldukça caziptir. Yine de mevcut YZ donanımlarında MRAM tamamen SRAM’i ikame etmiş değil; ancak hibrit çözümler deneniyor. Örneğin, bazı AI hızlandırıcı prototiplerinde MRAM-SRAM hibrit önbellekler kullanılarak, sık erişilen veriler SRAM’de, kalıcı tutulması gerekenler MRAM’de saklanıyor. Bu sayede sistem, normal çalışmada SRAM hızından taviz vermeden, kapanma durumunda MRAM’in kalıcılığından yararlanabiliyor.

• Anında Açılma ve Durum Koruma: MRAM’in belki de YZ sistemleri için en somut avantajlarından biri, sistemin kapalıyken bile son durumunu koruması ve yeniden güç verildiğinde anında çalışmaya devam edebilmesidir. Bu, hem veri merkezlerinde hem uç cihazlarda önemli. Örneğin bir yapay zekâ hızlandırıcısının üzerinde büyük bir sinir ağının ağırlıkları yüklü olsun – klasik senaryoda cihaz her kapanıp açıldığında bu ağırlıkları harici depolamadan (SSD gibi) DRAM’e tekrar yüklemek gerekir ve bu başlatma gecikmeleri yaratır. MRAM destekli bir donanımda ise modelin ağırlıkları MRAM’de tutulabilir; cihaz kapansa bile bellek içeriği kalıcı kalır. Böylece yeniden başlatma süresi dramatik biçimde kısalır. Instant-on AI diyebileceğimiz bu özellik, özellikle otomotiv (ör. araçlarda AI sistemlerinin hemen devreye girmesi gereken durumlar), endüstriyel robotlar (güç kesintisi sonrası hızla devam) ve uçta batarya ile çalışan cihazlar için kritiktir. MRAM sayesinde yapay zekâ sistemleri, enerji kesintilerine veya düşük güç modlarına girebilir ve tekrar aktif olduklarında uzun boot sürelerine ihtiyaç duymadan çalışmayı sürdürebilir. Bu, sistem tasarımcılarına yeni güç optimizasyon stratejileri de sunar: Örneğin bir AI yonga, kullanılmadığında tamamen kapatılıp enerji tasarrufu yapabilir ve gerektiğinde MRAM’deki durumundan devam edebilir (normally-off computing konsepti).

• Eğitim (Training) Süreçlerinde Dayanıklılık: Yapay sinir ağlarını eğitmek, bellek üzerine yüz milyonlarca kez ağırlık güncellemesi yapmayı gerektiren yorucu bir süreçtir. Flash bellek gibi teknolojiler bu kadar yazma döngüsüne dayanamazken, MRAM sınırsız yazma ömrü sayesinde model eğitimi sırasında sık sık parametre güncellemesine rahatlıkla dayanabilir (MRAM Technology Status). Bu, özellikle in-situ training denilen, ağırlıkların doğrudan donanım üzerinde eğitildiği yeni yaklaşımlar için kritik bir avantajdır. Örneğin, akademik çevrede MRAM tabanlı yapay sinapsların kullanıldığı küçük ölçekli sinir ağları eğitilmiştir ve malzeme herhangi bir aşınma belirtisi göstermemiştir. Ayrıca MRAM’le entegre bir AI hızlandırıcı, her adımda eğitim ilerlemesini kalıcı belleğe yazabileceği için, uzun süreli bir eğitim işlemi ortasında güç kaybı olsa bile son durum korunduğundan eğitim kesintisiz devam ettirilebilir. Bu durum, makine öğrenmesi araştırmalarında veri kaybını önleyerek deney tekrarlarının önüne geçebilir.

• Karşılaştırma - Mevcut AI Donanımı vs MRAM Destekli Donanım: Bugünkü AI donanımları genelde SRAM + DRAM bellek hiyerarşisine dayanır: İşlemci veya AI çekirdeği yanında birkaç MB SRAM önbellek, harici bellek olarak da yüksek bant genişlikli DRAM (HBM gibi) kullanılır. Bu mimaride, hız için SRAM’e, kapasite için DRAM’e bağımlıyız ve DRAM uçucudur. MRAM destekli senaryoda ise, örneğin SRAM yerine eş boyutta MRAM konulursa önbellek hem hızlı hem kalıcı hale gelir; veya DRAM yerine yüksek kapasiteli MRAM modülleri kullanılırsa, bellek enerji kesintilerine dayanıklı olur ve arka plan güç ihtiyacı ortadan kalkar. IBM’in bir analizine göre, bir işlemci yongasında SRAM yerine MRAM kullanımı, aynı alanda yaklaşık iki kat bellek kapasitesi sunabilir çünkü MRAM hücreleri 1 transistör + 1 MTJ iken SRAM hücresi 6 transistör içerir (Freescale - Page 3 | MRAM-Info) (Freescale - Page 3 | MRAM-Info). Bu da derin öğrenme modelleri gibi büyük veri yapıları için daha fazla on-chip bellek demektir. Yine aynı çalışmada, MRAM tabanlı büyük bir son seviye önbelleğin, sistemin DRAM’e erişim sıklığını azaltarak performansı artırabileceği ve enerji tüketimini düşürebileceği belirtilmiştir. Kısacası, MRAM destekli donanımlar ile günümüz donanımları arasındaki fark, bellek-boyut, hız ve kalıcılık eksenlerinde ortaya çıkıyor: MRAM ile daha büyük ve kalıcı yerel bellekler mümkün olurken, geleneksel tasarımlar harici ve uçucu belleklerle sınırlıdır. Bu da MRAM’li AI donanımlarının potansiyel olarak daha hızlı model yükleme, daha düşük güç tüketimi, daha az soğutma ihtiyacı gibi avantajlar yakalaması demektir.

Günümüzde MRAM’in YZ alanındaki somut örneklerine de değinelim. Edge AI (uç yapay zekâ) cihazlarında MRAM kullanımına dair ilk ürünler çıkmıştır. Örneğin, 2021’de tanıtılan bir IoT odaklı mikrodenetleyici ailede isteğe bağlı MRAM bellek bulunabiliyor ve bu özellikle makine öğrenimi uygulamaları hedefleniyor (MRAM-based memory architecture could accelerate AI by a factor of 1000 | MRAM-Info). Yine Avalanche Technology gibi firmalar, akıllı sensörler ve kenar bilişim cihazları için MRAM tabanlı çözümler sunuyor. Bu cihazlarda MRAM, hem program belleği (firmware saklama) hem de makine öğrenimi modeli verisi depolamakta kullanılabiliyor. MRAM’in göz kırpma kadar hızlı okuma yapabilmesi ve düşük enerjiyle çalışması, pil ile çalışan AI cihazlarında uzun batarya ömrü sağlıyor. Bir diğer dikkat çekici örnek, otonom sistemler alanında karşımıza çıkıyor: Otonom araç üreticisi Lucid Motors, 2024’te çıkacak bir elektrikli SUV modeli için Everspin MRAM modüllerini kullanacağını açıkladı (MRAM-based memory architecture could accelerate AI by a factor of 1000 | MRAM-Info). Amaç, aracın yapay zekâ ve sensör füzyon sistemlerinde veri kayıt ve yedekleme işlemlerini güvenilir şekilde yapmak. Bu örnekler, MRAM’in YZ uygulamalarına entegrasyonunun başlamış olduğunu gösteriyor.

Sonuç olarak, MRAM yapay zekâ donanımlarında devrimsel bir rol oynayabilecek özellikler sunuyor. Hızlı, kalıcı ve enerji açısından verimli bellek mimarileri, büyük AI modellerinin daha sürdürülebilir şekilde çalışmasına imkan tanıyacak. MRAM kullanımıyla in-memory computing yaklaşımları güçleniyor: Yani veriyi işlemciye taşımak yerine belleğin içinde işlemek. Nitekim 2022 yılında Nature dergisinde yayımlanan bir çalışmada, manyetik bellek hücrelerinden oluşan bir crossbar (çapraz bağlanmış) dizisi kullanılarak basit yapay zekâ hesaplamalarının belleğin içinde yapıldığı gösterildi ( Progress of emerging non-volatile memory technologies in industry - PMC ). Yine 2024’de University of Minnesota araştırmacıları, MRAM tabanlı “Computational RAM (CRAM)” adını verdikleri bir yapay zekâ hızlandırıcı prototipi tanıttılar. Bu sistem, hesaplamaları doğrudan bellek hücrelerinin içinde gerçekleştirerek geleneksel yöntemlere kıyasla yapay zekâ hesaplamalarında 1000 kata kadar hızlanma ve 1700-2500 kat enerji tasarrufu sağladığını rapor etti (MRAM-based memory architecture could accelerate AI by a factor of 1000 | MRAM-Info) (MRAM-based memory architecture could accelerate AI by a factor of 1000 | MRAM-Info). Bu tür sonuçlar henüz araştırma düzeyinde olsa da, MRAM’in YZ alanında ne denli çığır açıcı yenilikler getirebileceğine dair güçlü işaretler veriyor.

Elbette MRAM’in YZ donanımlarına entegrasyonu henüz başlangıç aşamasında ve kademeli olarak artacaktır. Ancak mevcut tabloya baktığımızda, enerji verimliliği yüksek veri merkezleri, her an tetikte bekleyen akıllı kenar cihazları, güvenilir otonom sistemler gibi hedefler için MRAM destekli belleklerin kritik bir bileşen olacağını söyleyebiliriz. Bu da bizi bir sonraki konuya, MRAM’in geleceğine ve özellikle yapay zekâ ile birleşiminden doğacak vizyoner tabloya götürüyor.

Gelecek Perspektifi ve Yapay Zekâ Tahminleri: 2030 ve Ötesi

Önceki bölümlerde MRAM’in mevcut durumunu ve yapay zekâ alanındaki etkilerini inceledik. Peki önümüzdeki 5-10 yıl içinde, MRAM’in yaygınlaşmasıyla yapay zekâ sistemlerinde nasıl bir evrim bekleyebiliriz? Bu bölümde, teknolojik eğilimler ve öngörüler ışığında, MRAM + Yapay Zekâ birleşiminin geleceğini tartışacağız.

1. Bellek-Merkezli (Memory-Centric) Mimari ve In-Memory Computing: 2030’lara doğru, yapay zekâ sistemlerinin mimarisinde köklü değişimler görmemiz olasıdır. Bugün von Neumann mimarisine dayalı sistemlerde işlemci ile bellek arasında sürekli veri transferi yapmak bir performans ve enerji darboğazıdır (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe) (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe). MRAM gibi kalıcı ve hızlı belleklerin yaygınlaşmasıyla, hesaplama ve depolamanın daha iç içe geçtiği mimariler ortaya çıkabilir. In-memory computing konsepti, sinir ağı ağırlıklarının depolandığı bellek hücrelerinde doğrudan çarpma-toplama işlemlerinin yapılmasını içeriyor. MRAM hücreleri, analog davranış sergileyerek (örneğin direnç üzerinden akım summasyonu) yapay sinir ağı işlemlerini kendi içinde gerçekleştirebilir. Samsung’un 2022’de Nature’da yayınlanan çalışmasında, 64x64 boyutlu MRAM hücre dizisiyle el yazısı tanıma gibi görevlerin bellek içinde başarıyla yapıldığı gösterildi ( Progress of emerging non-volatile memory technologies in industry - PMC ). Gelecekte MRAM’in ölçeklenmesiyle, çok daha büyük ve karmaşık ağlar da benzer şekilde çalışabilir. Bu da klasik CPU-GPU mimarilerinin ötesinde, bellek merkezli AI hızlandırıcılar dönemini başlatabilir. Örneğin, 2030 yılında bir AI sunucusunda işlemci çekirdeklerinin yanında devasa MRAM bankları bulunabilir ve sinir ağının büyük kısmı bu bellek banklarında hem saklanır hem işlenir. Bu yaklaşım, veri transferlerini minimize edeceği için enerji verimliliğini radikal biçimde artırabilir. University of Minnesota’nın CRAM prototipi bunun küçük ölçekli bir öncülüydü ve 1000 kat hızlanma rapor etmişti (MRAM-based memory architecture could accelerate AI by a factor of 1000 | MRAM-Info). Bu tür in-memory hızlandırıcıların 2030’larda ticari hale gelmesiyle, yapay zekâ uygulamalarının performansı bugünkünden birkaç büyüklük mertebesi daha ileri gidebilir.

2. Edge AI ve Uç Cihazlarda Sıçrama: MRAM yaygınlaştıkça, bulut yerine uçta (edge) yapılan yapay zekâ işlemleri büyük ivme kazanabilir. 2030’a kadar IoT cihaz sayısının on milyarlar seviyesine çıkacağı tahmin ediliyor. Bu cihazların birçoğu, örneğin evlerdeki akıllı asistanlar, endüstriyel IoT sensörleri, AR/VR gözlükler vb., düşük güçlü ve gerçek zamanlı yapay zekâ hesaplamaları yapmak zorunda. MRAM’in bu alandaki etkisi, güç verimliliği ve güvenilirlik şeklinde olacak. Uç cihazlar genelde pil ile çalıştığından, her miliwatt kritik. MRAM tabanlı bellekler sayesinde uç AI çipleri, kullanılmadıkları anlarda tamamen kapatılıp güç tasarrufu yapabilir ve işlem gerektiğinde anında devreye girebilir (çünkü veriler MRAM’de saklı kalır). Bu “her zaman tetikte, fakat güç harcamadan bekleyen” cihaz konsepti, MRAM olmadan hayal edilemezdi. Örneğin, 2030’da piyasadaki bir akıllı gözlük düşünün: İçindeki görsel işleme AI yongası MRAM’li. Kullanıcı gözlüğü taktığında anında hazır olacak, çünkü cihaz bekleme modunda iken bile son sinir ağı durumu MRAM’de duruyor. Ayrıca MRAM, düşük voltajlarda çalışabildiği ve hassas yarıiletken katmanlardan uzakta BEOL’de üretilebildiği için, bu tür cihazların daha yüksek bütünleşme seviyesiyle (SoC içinde bellek dahil) üretilmesini sağlayacak (MRAM Getting More Attention At Smallest Nodes). 22 nm ve altı düğümlerde MRAM’in gömülü bellek standardı haline gelmesiyle (ki bu süreç 2020’lerin sonunda tamamlanmış olacak) akıllı sensörler ve MCU’lar artık dahili MRAM ile gelecek. Bu da her sensöre küçük bir yapay zekâ vizyonunu besleyecek. MRAM sayesinde bellek boyutu sınırlaması olmadan her uç cihaza, örneğin birkaç yüz kilobyte yerine birkaç megabyte model sığdırılabilecek. Bu boyut artışı, yerelde daha yetenekli AI modellerinin çalışması demek. Sonuç olarak 2030’larda, bir akıllı telefonun, bir arabanın veya bir IoT sensörünün yapay zekâ yetenekleri, büyük oranda MRAM destekli bellek sistemlerinin verimliliği sayesinde bugünkünden katbekat güçlü hale gelecek.

3. Neuromorphic (Nöromorfik) Hesaplama ve MRAM: Neuromorphic computing, insan beyninin yapısal ve işlevsel özelliklerini taklit eden yeni nesil bilgi işlem mimarilerini ifade eder. Bu alanda halihazırda memristor, RRAM, PCM gibi çeşitli yeni bellekler deneniyor. MRAM de nöromorfik sistemlerde önemli bir oyuncu olabilir. Bunun birkaç sebebi var: (i) MRAM hücreleri analog çok seviyeli depolamaya izin verecek şekilde tasarlanabilir (manyetik direnç sürekli bir değer olarak kullanılabilir), (ii) MRAM’in yazma dayanıklılığı çok yüksek olduğu için sinaps ağırlıkları defalarca güncellenebilir, (iii) 3D entegre edilebilme potansiyeliyle yüksek yoğunluklu sinaps ağları oluşturulabilir. 2030 sonrasına baktığımızda, MRAM’in yapay beyin çipleri içinde sinaps veya nöron elemanı olarak kullanıldığı sistemler görebiliriz. Örneğin, spin-tork osilatörleri kullanan MRAM tabanlı yapay nöronlar üzerine araştırmalar şimdiden mevcut. Bu osilatörler, manyetik elemanların salınımlarını kullanarak bir nöronun ateşleme (firing) davranışını taklit edebiliyor. MRAM’in hızlı anahtarlama özelliği sayesinde, bu yapay nöronlar geleneksel CMOS nöronlarından çok daha hızlı çalışabilir. Üstelik, MRAM nöromorfik çip kapalıyken de sinaps durumlarını koruyacağından, tıpkı beynin dinlenme halinde bile bağlantılarını “unutmaması” gibi, yapay sinir ağları da güç verilmeyen aralarda öğrenilmiş ağırlıkları aynen muhafaza edecek. Bu, nöromorfik sistemlerin gerçek zamanlı adaptasyon ve sürekli öğrenme kabiliyetini geliştirebilir. Bazı vizyoner tahminlere göre, 2030’ların ortalarında MRAM ve benzeri manyetik belleklerin yardımıyla beyin benzeri çiplerde enerji verimliliği 1000 kat artabilir, bu da edge tarafında dahi karmaşık yapay zekâ görevlerinin miliwatt mertebesinde güçlerle yapılmasını sağlayabilir.

4. Veri Merkezlerinde Kalıcı Bellek Devrimi: MRAM sadece uç cihazlar için değil, büyük ölçekli bulut ve veri merkezi altyapısı için de stratejik bir teknoloji haline gelecek. Intel Optane (3D XPoint) gibi girişimlerle kalıcı bellek kavramı data center’larda konuşulmaya başlandı; ancak MRAM bunu daha da ileri taşıyabilir. 2030 yılında bir veri merkezi sunucusunu ele alalım: İçinde gigabaytlarca DRAM yerine benzer kapasitede MRAM modülleri olabilir. Böyle bir sunucu, yeniden başlatıldığında bellek içeriğini kaybetmeyeceği için, uygulamalar kesinti olmadan devam edebilir (örneğin veritabanları bellek içinde kalıcı tutulabilir). Ayrıca MRAM modülleri, DRAM modüllerine kıyasla daha az soğutma gerektirecek çünkü sürekli güç çekmezler (sadece erişim sırasında enerji harcarlar). Bu da sunucuların enerji verimliliğini ve güvenilirliğini artıracak. Uzun vadede, MRAM’in bit başına maliyeti de düştükçe, belki de tamamen DRAM’siz sunucular mümkün olacak. IBM araştırmacıları, MRAM’in yeterince olgunlaştığında bazı uygulamalarda DRAM’in yerini alabileceğini öngörüyor – özellikle de kesinti toleransı önemli olan uygulamalarda. 2030 sonrasında, veri merkezlerinde bellek katmanları yeniden tanımlanabilir: Sıcak veriler için SRAM yerine MRAM, ana bellek için DRAM yerine MRAM+PCM hibritleri vb. Bu sayede hem performans korunur hem de güç tüketimi dramatik şekilde azalır, sistem basitleşir. Bellek duvarı (memory wall) denen ve işlemci hızlarıyla bellek hızları arasındaki uçurum olarak bilinen sorun, MRAM’in hızlı ve kalıcı doğası ile aşılmaya başlayabilir.

5. Yeni Kullanım Alanları ve Cihaz Tipleri: MRAM’in yaygınlaşması, henüz öngöremediğimiz bazı yeni uygulamaları da mümkün kılabilir. Örneğin, “her şeyin kayıt altına alındığı” bir dünya düşünün: MRAM’in kalıcılığı sayesinde, bir cihazın çalışması sırasında tüm önemli durumlar otomatik olarak kaydedilebilir. 2030’ların bilgisayarlarında mavi ekran gibi kavramlar tarihe karışabilir; çünkü sistem çökse bile MRAM’de tüm geçici bellek saklanacağı için anında sebep analiz edilebilir ve sistem kaldığı yerden devam edebilir. Bu, bilgisayar güvenilirliğinde paradigma değişimi yaratacaktır. Yine MRAM destekli cihazlar sayesinde anlık açılan işletim sistemleri mümkün olacak. Bir PC veya telefon, kapatma komutu verildiğinde işletim sistemi durumu MRAM’e checkpoint alır; açılırken de doğrudan MRAM’den geri yükler – böylece açılış süresi insan algısı açısından sıfıra yakın olur.

Ayrıca hibrid bellek aygıtları ortaya çıkabilir: Örneğin, depolama ile belleği birleştiren cihazlar. 2030’da belki NVMe gibi arayüzlerin yerine, işlemciye hem depolama hem bellek olarak hizmet veren MRAM bazlı üniversal bellek modülleri görebiliriz. Yazılım mimarileri de buna uyum sağlayarak, geliştiriciler için tek seviyeli bellek modeli sunabilir (yüksek hızlı, kalıcı ve tek tip adres alanı olan bir bellek). Bu tür vizyoner değişimler, MRAM’in evrensel bellek hedefine ulaşmasıyla gerçekleşebilir. Nitekim IBM’in bir mühendislik dökümanında belirtildiği gibi MRAM, hız, yoğunluk, dayanıklılık ve kalıcılık özelliklerini bir arada getiren eşsiz bir bellek olarak tam da bu amaç için geliştirilmiştir (Microsoft Word - Gaidis MRAM Chapter Revised July07comp.doc).

Özetle, 2030 ve sonrasında MRAM ile yapay zekâ birlikteliği, bugün hayal ettiğimizden çok daha güçlü yapay zekâ sistemlerini hayatımıza sokabilir. Yapay zekâ uygulamaları, MRAM sayesinde her yerde ve her an çalışabilir hale gelecek – ister pille çalışan minik bir cihaz olsun, ister devasa bir bulut sunucusu. Enerji verimliliği o kadar artabilir ki, şu anda mümkün olmayan pek çok kullanım senaryosu gerçek olabilir (örneğin, şehirdeki tüm trafik lambalarının üzerinde sürekli çalışan küçük AI kameralar, enerji sorunu olmaksızın devrede kalabilir; tarım alanlarında toprak sensörleri 10 yıl pil ömrüyle AI analizleri yapabilir). MRAM ayrıca yeni araştırma ufukları da açacak: Daha insansı yapay zekâ sistemleri (nöromorfik) geliştirmek, bellek duvarını yıkmak ve hesaplamayı temelden yeniden düşünmek gibi… Tüm bunlar göz önüne alındığında, MRAM’in sadece mevcut sistemleri iyileştirmekle kalmayıp, yapay zekâ çağının altyapısını yeniden şekillendirebileceğini söylemek yanlış olmaz.

MRAM’in Genel Geleceği: Teknoloji Dünyasındaki Etkisi ve Yayılım Potansiyeli

MRAM, yapay zekâ gibi spesifik bir alanın ötesinde, genel anlamda bilgi teknolojilerine çok geniş bir etki yapma potansiyeline sahiptir. Bu bölümde MRAM’in gelecekte teknoloji dünyasında oynayacağı genel rolü ve farklı alanlardaki yayılım potansiyelini ele alacağız.

Öncelikle, MRAM sıklıkla bahsedilen “universal memory” (evrensel bellek) kavramına en yakın adaylardan biri olarak kabul ediliyor (Microsoft Word - Gaidis MRAM Chapter Revised July07comp.doc). Gelecekte MRAM’in başarısı, bellek hiyerarşisindeki sınırları bulanıklaştırmasında yatabilir. Günümüzde her sistemde işlemci kayıtları için en hızlısından en yavaşa doğru sıralanan bir bellek piramidi vardır (register, L1/L2 cache, DRAM, SSD, HDD gibi). MRAM ise hız bakımından en üst katmanlara yakın performans sunarken kalıcılık bakımından alt katmanlar gibi davranabildiği için, teorik olarak bu piramidin katmanlarını birleştirebilir. 2030’larda MRAM yoğunlukları ve maliyetleri yeterince iyileştiğinde, bilgisayar mimarisinde kökten değişimler gelebilir. Örneğin tek tip MRAM tabanlı bir bellek alanı, hem önbellek hem ana bellek hem de depolama olarak görev yapabilir. Bu durum, yazılım basitleştirme, veri yönetimini kolaylaştırma ve sistem verimini artırma avantajları getirir. Tabi bu vizyonun gerçekleşmesi için MRAM’in özellikle bit başına maliyet ve hücre yoğunluğu konularında ciddi yol alması gerekecek. Flash bellekler bugün gigabayt başına çok daha ucuz ve küçüktür; DRAM ise MRAM’den hala daha yüksek yoğunluk sunuyor. Ancak yarıiletken endüstrisi MRAM’i hızla geliştiriyor: Samsung 2024’te 14 nm eMRAM’ı, 2026’da 8 nm’yi, 2027’de 5 nm’yi hedefliyor ( Progress of emerging non-volatile memory technologies in industry - PMC ). Yani MRAM, geleceğin en ileri üretim teknolojilerine entegre olacak. Bu da hücre boyutlarını ve maliyeti azaltacaktır. Eğer MRAM ölçeklenmesi beklenen düzeyde giderse, 2030’larda DDR4/DDR5 DRAM modüllerinin yerini alacak MRAM modülleri bile görmemiz mümkün. Hatta bazı uzmanlar, MRAM’in belirli uygulamalarda DRAM’in yerini tamamen alabileceğini dahi dile getiriyor (örneğin, sürekli açık kalması istenen ve veri kaybına toleransı olmayan sunucular).

MRAM’in genel geleceğinden bahsederken embedded (gömülü) bellek pazarı özel bir dikkat hak ediyor. Çünkü MRAM, önümüzdeki yıllarda gömülü flash belleklerin yerini büyük ölçüde alacak gibi görünüyor (MRAM Getting More Attention At Smallest Nodes). 28 nm ve altı teknolojilerde artık yüksek yoğunluklu gömülü flash üretimi pratik olmadığından, TSMC, Samsung, GlobalFoundries gibi dökümhaneler müşterilerine eMRAM IP blokları sunmaya başladılar (MRAM Getting More Attention At Smallest Nodes) (MRAM Getting More Attention At Smallest Nodes). Bu gelişme, MRAM’in milyonlarca IoT MCU’sunda, akıllı telefon yongalarında yer alacağı anlamına geliyor. 2025’ten itibaren çıkacak pek çok yonga setinde belki de MRAM olduğunu kullanıcılar bile fark etmeyecek – ama cihazlarının daha hızlı açıldığını, kritik ayarları kaybetmediğini veya daha az ısındığını görecekler. Otomotiv mikrodenetleyicileri de eMRAM’a toplu geçiş yapıyor; çünkü 16 nm gibi düğümlerde flash entegre etmek çok masraflı hale geldi (MRAM Getting More Attention At Smallest Nodes). MRAM burada kurtarıcı rol oynuyor: Daha az maskeyle ve mantık sürecine uyumlu şekilde entegre ediliyor, ayrıca -40°C~150°C dereceye kadar veri bütünlüğünü koruyabiliyor (MRAM Getting More Attention At Smallest Nodes). Bu yüzden, MRAM 2030’lara gelindiğinde tüm otomotiv ve endüstriyel MCU’ların fiili standardı haline gelebilir. Bu, yüz milyonlarca çip demek.

MRAM’in yayılım potansiyeli sadece dijital elektroniği değil, aynı zamanda sensörler ve analog/mikrodalga devreleri gibi alanları da kapsıyor. Manyetik hafızalar, manyetik sensörlerle birleştirilerek akıllı algılayıcılar yapılabilir. Örneğin, manyetik alan sensörü ve MRAM bellek aynı çipte birleşirse, algılanan veriler anında kalıcı olarak saklanabilir (loT sensör düğümlerinde faydalı). Mikrodalga alanında da MRAM film yapılarının spin-tork osilatör gibi elemanlarda kullanılmasıyla, yeni tip kablosuz iletişim devreleri geliştirilebilir. Bu tip uygulamalar henüz araştırma safhasında olsa da, MRAM’in malzeme bilimi yönü çeşitli fırsatlar sunuyor.

Diğer yandan, MRAM’in kuantum bilgisayarlar için yardımcı bellek olabileceği bile tartışılıyor. Kuantum hesaplama sistemlerinde kriyojenik (çok düşük sıcaklık) elektronik devrelere ihtiyaç duyuluyor. MRAM hücrelerinin belirli malzemelerle düşük sıcaklıklarda da çalışabildiği ve süperiletken devrelerle birlikte kullanılabileceği bazı çalışmalarda inceleniyor. Henüz erken bir aşama, fakat gelecekte hibrit kuantum-klasik bilgisayarlarda arayüz bellekleri MRAM ile yapılabilir.

MRAM’in toplumsal ve endüstriyel etkilerine baktığımızda da önemli noktalar var. Örneğin, veri merkezlerinin enerji tüketimi günümüzde ciddi bir çevresel problem haline geldi. MRAM tabanlı bellek sistemlerinin yaygınlaşması, veri merkezi güç tüketimini kayda değer biçimde azaltarak daha sürdürülebilir bilgi işlem sunabilir (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe). Bu sadece işletme maliyetlerini düşürmekle kalmaz, karbon ayak izini de azaltır. Ayrıca elektronik atık konusunda da MRAM pozitif etki yapabilir: MRAM’in yüksek dayanıklılığı, cihazların bellek arızası nedeniyle hurdaya ayrılmasını azaltabilir, ürün ömürlerini uzatabilir. Örneğin, bir endüstriyel cihazın flash belleği sınırlı yazma ömrü yüzünden 5 yılda bir değiştirmek gerekiyorsa, MRAM ile bu süre on yıllara çıkabilir.

MRAM’in teknoloji dünyasındaki genel etkisini özetlemek gerekirse, esneklik ve verimlilik kelimeleri öne çıkıyor. MRAM o kadar esnek bir bellek ki, pazarda “belleklerin İsviçre çakısı” olarak adlandırılıyor – pek çok işi yeterince iyi yapabilen bir araç (Microsoft Word - Gaidis MRAM Chapter Revised July07comp.doc). Bu esneklik, tasarımcılara büyük özgürlük sağlıyor. Örneğin gömülü sistem tasarımcıları, ihtiyaçlarına göre MRAM’i SRAM gibi, DRAM gibi veya flash gibi kullanabiliyorlar (What Is Spin Torque MRAM?). Yüksek performans isteyen, ancak aynı çipte kalıcı veri de tutmak isteyen biri MRAM’i SRAM modunda çalıştırabilir; ya da düşük güç ama kalıcı bellek isteyen bir IoT tasarımcısı MRAM’i flash yerine kullanabilir. Bu çok yönlülük MRAM’i gelecekte hemen her tür cihazda cazip hale getiriyor.

Elbette MRAM’in tüm bellek dünyasını ele geçirmesi gibi tek taraflı bir beklenti gerçekçi olmayabilir – sonuçta teknolojide rekabet her zaman var. MRAM haricinde RRAM (Rezistif RAM), PCM (Faz Değişimli RAM) ve FeRAM (Ferroelectric RAM) gibi diğer yükselen bellekler de gelişiyor. Gelecekteki manzara muhtemelen birkaç yeni bellek türünün bir arada kullanıldığı bir ekosistem olacak (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe) (Memory: The Next Frontier for AI Performance - EE Times Europe). Ancak MRAM şu anki gidişatla bu yarışta önde görünüyor: özellikle gömülü bellek pazarında RRAM’e tercih ediliyor (daha yüksek sıcaklık kararlılığı ve üretim olgunluğu nedeniyle) (MRAM Getting More Attention At Smallest Nodes); PCM ise maliyet ve hız dengesi açısından MRAM’in gerisinde kalıyor. Bu nedenle 2030’a kadar MRAM’in bir birleştirici unsur olarak çoğu sistemde bulunacağını söylemek mümkün.

Zorluklar ve Sınırlamalar: MRAM Teknolojisinin Önündeki Engeller

MRAM her ne kadar umut vaat eden bir teknoloji olsa da, günümüzde ve yakın gelecekte aşılması gereken bazı önemli zorluklar ve sınırlamalar barındırıyor. Bu bölümde MRAM’in teknik ve ekonomik cephede karşılaştığı engelleri inceleyeceğiz:

1. Üretim ve Ölçeklendirme Zorlukları: MRAM, standart CMOS üretimine tamamen yabancı olmayan ancak ek adımlar gerektiren bir teknoloji. Bir MRAM hücresi oluşturmak için yarıiletken üretim sürecinin sonlarında (Back-End-Of-Line, BEOL) manyetik çok katmanlı ince filmler biriktirmek ve nanometre ölçeğinde manyetik tünel eklemler oluşturmak gerekiyor. Bu süreç, yüksek hassasiyet ve ek ekipman gerektiriyor. 2010’ların başında MRAM’in beklenenden yavaş ticarileşmesinin nedeni de bu karmaşıklıktı (Challenges In Making And Testing STT-MRAM). Manyetik malzemelerin yarıiletken tesislerinde işlenmesi, yeni plazma biriktirme (PVD) ve aşındırma tekniklerini gerektirdi. Ayrıca MRAM hücrelerinin çalışması için tam istenen direnç değeri aralıklarını tutturmak (TMR oranı, direnç değişim yüzdesi vb.) malzeme biliminde zorluklar doğurdu. Her ne kadar büyük ilerlemeler kaydedilmiş olsa da, 28 nm’den daha ileri düğümlere geçiş halen mühendislik çabası gerektiriyor. Uzmanlar, 28 nm ve 22 nm düğümlerde eMRAM’in başarıyla devreye alındığını ancak 14 nm ve altına inerken ısıtma, bit hücre izolasyonu, okuma yazma kararlılığı gibi konularda Ar-Ge gerektiğini belirtiyor (Challenges In Making And Testing STT-MRAM). Örneğin hücre boyutu küçüldükçe, manyetik termal kararlılık (sürekli mıknatıslık koruma eşiği) azalabilir; bu da veri saklama süresine etki edebilir. Bu sorunu çözmek için malzeme bileşimlerini geliştirme ve serbest tabaka-analoğu katmanlar ekleme çalışmaları sürüyor.

Ayrıca, MRAM üretimi test ve kalite kontrol açısından da yeni zorluklar getiriyor. Wafer üzerindeki MRAM hücrelerinin test edilmesi için standart elektrik testlere ek olarak manyetik alan dayanım testleri de yapmak gerekiyor (Challenges In Making And Testing STT-MRAM). Üretim bandında cihazlar, güçlü harici manyetik alanlara maruz bırakılarak verinin kararlılığı sınanıyor. Çünkü MRAM çipleri çalışma sırasında beklenmedik bir manyetik ortama girebilir mi? Örneğin otomotivde yakınlardan geçen yüksek akım hatları anlık alan oluşturabilir. Bu nedenle üreticiler her partide örneklemeler yaparak MRAM yongalarının belirli bir manyetik alan şiddetine kadar bozulmaz olduğunu doğruluyor. Neyse ki modern dikey manyetizasyonlu (perpendicular) MRAM’ler, ferromanyetik tabakaların manyetik anizotropisi sayesinde harici alanlara karşı oldukça dirençliler – genellikle veri bozulması için çok güçlü (cihazın kendi anahtarlama alanının kat kat üstünde) bir alan gerekiyor (Challenges In Making And Testing STT-MRAM). Yine de bu, göz ardı edilemeyecek bir test aşaması. Test ekipmanları da yeni yeni gelişiyor; 2019 civarında piyasada MRAM’e özgü test cihazları belirmeye başladı. Tüm bu ek süreç adımları, MRAM üretimini karmaşık ve maliyetli kılıyor.

2. Yoğunluk ve Maliyet: MRAM hücreleri, geleneksel yarıiletken RAM hücreleriyle kıyaslandığında halen daha büyük boyutlu. Bir SRAM hücresi 6 transistör (6T) olsa da ileri düğümlerde (7nm, 5nm) oldukça küçük boyuta indirgenebiliyor. DRAM hücresi zaten 1T1C (transistör + kapasitör) yapısında. MRAM ise bir transistör + bir MTJ gerektiriyor (1T1MTJ) ve mevcut teknolojiyle hücre boyutu kabaca DRAM’in 2-4 katı olabiliyor (aynı node’da) (Microsoft Word - Gaidis MRAM Chapter Revised July07comp.doc) (Microsoft Word - Gaidis MRAM Chapter Revised July07comp.doc). Örneğin 180 nm teknolojisinde bir eDRAM hücresi 0.6 µm^2 iken bir eMRAM hücresi ~1.2 µm^2 olarak rapor edilmişti (Microsoft Word - Gaidis MRAM Chapter Revised July07comp.doc). Yeni nesil dikey MTJ’lerle bu fark azalıyor ama yine de MRAM yoğunluk yarışında biraz geriden geliyor. Bu durum, özellikle büyük kapasiteli bellek gerektiren uygulamalarda MRAM’in maliyetini yükseltiyor. 2020 itibariyle MRAM bit başı maliyeti, DRAM ve flash arasında bir yerdeydi ancak flash kadar ucuz değildi. MRAM pazarı 2017’de sadece $36 milyon iken 2020’de $300 milyon seviyesine çıktı, fakat hala bellek pazarının küçük bir dilimi (Challenges In Making And Testing STT-MRAM). Bu düşük hacim de birim maliyetleri yüksek tutuyor. Gelecekte, eğer MRAM talebi beklenen patlamayı yapar (ör. otomotiv ve IoT sayesinde), ölçek ekonomisiyle birim maliyet düşecektir. Fakat önümüzdeki birkaç yılda GB başına MRAM maliyeti halen DRAM’den yüksek kalabilir. Bu nedenle MRAM, kısa vadede en azından yüksek hacimli depolama rolünü üstlenemeyecektir. Örneğin, bir bilgisayarın SSD’sinin MRAM ile yapılması 2025’te ekonomik olmayacaktır; bunun yerine MRAM belki SSD içindeki küçük ama kritik bir tampon bellek olarak yer alacaktır. Uzun vadede (2030+), 3D yığma veya çok katmanlı MRAM hücre dizileri geliştirilirse yoğunluk ciddi artabilir. Flash bellekler 3D NAND yapısıyla hücre başına maliyeti çok düşürdü; benzer şekilde 3D MRAM prototipleri de literatürde yer alıyor (örneğin dikey pMTJ yığınları). Ancak 3D MRAM de yeni malzeme ve süreç sorunları demek, bu da ayrı bir Ar-Ge konusu. Şu an için özetle: MRAM yoğunluğu orta seviye bellek ihtiyacı için ideal (Mb ila birkaç Gb arası); çok yüksek depolama ihtiyaçları için henüz en uygun çözüm değil.

3. Yazma Enerjisi ve Hızı: MRAM okuma işlemi oldukça düşük enerjiyle yapılabiliyor (sadece küçük bir okuma akımı gerekli). Ancak yazma işlemi, özellikle STT-MRAM’de, belirli bir akım eşiğini aşmayı gerektiriyor. Bu da her bit için nispeten yüksek bir yazma akımı demek. STT-MRAM’lerde yazma akımları genellikle µA mertebesinde (örneğin 40-50 µA civarı) ve bu akım kısa bir süre (birkaç ns) uygulanıyor ( Progress of emerging non-volatile memory technologies in industry - PMC ). Toplam enerji olarak bakıldığında bit başına onlarca pJ yazma enerjisi anlamına geliyor, ki bu DRAM ya da flash yazma enerjisine yakın veya biraz üzerinde bir değer olabilir. SOT-MRAM ve ileride gelebilecek VCMA (gerilim kontrollü manyetik anizotropi) MRAM gibi teknikler, bu yazma akımını ve enerjisini düşürmeyi hedefliyor. Nitekim Samsung’un 2024 VLSI konferansında sunduğu 14 nm SOT-MRAM, bit başına sadece 12 pJ yazma enerjisiyle 100 ns hızlarda çalışabildiğini gösterdi ( Progress of emerging non-volatile memory technologies in industry - PMC ). Bu gelişmeler cesaret verici olsa da, dijital tasarımcılar MRAM yazma işlemlerini dikkatle yönetmeli. Örneğin, bir MRAM’li önbelleğe ardışık çok yazma gelirse güç dalgalanmaları olabilir veya ısıl birikim yaşanabilir. Bu nedenle, yazma tamponları, akım sınırlama devreleri gibi tasarım eklemeleri gerekiyor. Bunlar henüz yeni yeni standart tasarım kitlerine giriyor. Bir diğer husus, MRAM’in yazma hızının bazen okuma hızından düşük olabilmesi. Bazı STT-MRAM cihazlarında okuma 20 ns iken yazma 50 ns olabiliyor ( Progress of emerging non-volatile memory technologies in industry - PMC ). Bu asimetrik performans, uygulamaya göre sorun olmayabilir fakat örneğin işlemci önbelleği gibi senaryolarda dikkat edilmesi gerek.

4. Harici Manyetik Alan Hassasiyeti: MRAM’in doğası gereği, manyetik alanlarla etkileşimi var. Güçlü bir dış manyetik alan, hücrelerin manyetizasyonunu değiştirebilir ve verilere zarar verebilir. Bu konuya yukarıda değindik; modern MRAM’ler antiparalel sabitleyici katmanlar (pinning layers) ve yüksek manyetik anizotropi malzemeler kullanarak dış etkilere karşı epey dayanıklı hale getirildi (Researchers Tap Antiferromagnets for Better RAM - IEEE Spectrum). Örneğin, pazardaki otomotiv MRAM’ler genellikle 150 Oe (oersted) üzeri dış alanlara dayanıklıdır, ki bu araç içerisindeki tipik elektromanyetik parazit seviyelerinin oldukça üstündedir. Yine de özellikle askeri uygulamalarda veya MRI gibi aşırı manyetik ortamlarda MRAM kullanımı düşünülürken koruyucu önlemler (manyetik kalkanlama gibi) gerekebilir. Otomotiv sektörü başta MRAM’e temkinli yaklaştı; çünkü hem sıcaklık hem de manyetik güvenilirlik konusunda endişeler vardı (MRAM Getting More Attention At Smallest Nodes). Fakat Everspin ve diğer üreticiler, -40°C ile +150°C arasında çalışabilen ve otomotiv EMC gereksinimlerini karşılayan MRAM ürünlerini şimdiden ortaya koydular (MRAM Getting More Attention At Smallest Nodes). Bu sayede bu endişeler büyük ölçüde giderildi. Yine de MRAM tasarımı yaparken en kötü senaryo manyetik maruziyet değerlendirmesini unutmamak gerekiyor. Bir veri merkezi için bile, örneğin manyetik rezonanslı bir cihaz yakında çalışıyorsa MRAM etkilenecek mi diye düşünmek lazım. Çözüm genelde basit: MRAM yongaları genelde küçük mıknatıslar gibi kutuplanmış olduklarından, metal muhafaza veya malzeme seçimi ile bunu yönetmek mümkün.

5. Entegrasyon ve Uyumluluk: MRAM diğer CMOS devrelerle birlikte çalışırken bazı devre uyumluluğu konuları gündeme gelebilir. Örneğin MRAM okuma sırasında hassas analog duyarga devreleri kullanır (direnç farkını ölçen sense amplifier’lar). Bu analog devrelerin doğru çalışması için MTJ direnç dağılımının belirli bir aralıkta olması gerekir. Üretim varyasyonları bu dağılımı etkilerse okuma hataları olabilir. Bu nedenle üretimde sıkı kontrol ve kalibrasyon gerekebilir. Ayrıca MRAM hücrelerinin yazma işlemi akım kontrollü olduğu için, her hücreye erişen transistörlerin boyutlandırılması önemlidir – hem yeterli akımı sağlamak hem de sızıntıyı engellemek için. Bu tasarım detayları, bellek IP geliştiricileri tarafından çözülüyor ancak MRAM tasarım bilgisi henüz endüstride yaygın değil. Bir mühendislik zorluğu da, MRAM’in henüz üniversitelerde ve eğitimde yaygın öğretilmemesi; dolayısıyla insan kaynağının sınırlı olması. Zamanla bu aşılacaktır ancak kısa vadede MRAM tasarımcıları alanında tecrübeli az sayıda ekip var.

6. Diğer Sınırlamalar: MRAM tamamen kusursuz bir teknoloji değil; örneğin kuantum mekaniği seviyesinde bakarsak, MTJ tünel bariyerinde oluşabilecek kusurlar (örneğin oksit bariyerde pinhole denilen akım sızıntı yolları) cihaz ömrünü etkileyebilir. Ayrıca MRAM hücreleri teoride sonsuz yazma döngüsüne dayanıklı dense de, pratikte elektromigrasyon (ileti hatlarında akım nedeniyle atomik aşınma) ya da MTJ bariyer yorgunluğu gibi efektlerle çok yüksek döngülerde arıza ihtimali var. Ancak testler tipik MRAM ürünlerinin 10^12 – 10^15 arası döngüleri sorunsuz kaldırdığını, yani pratikte sınırsız olduğunu gösteriyor ( Progress of emerging non-volatile memory technologies in industry - PMC ) (MRAM Technology Status). Bir diğer sınırlama, MRAM hücrelerinin çok seviyeli hücre (MLC) yeteneğinin kısıtlı olması. Flash belleklerde bir hücrede 3-4 bit saklanabilirken, MRAM genelde 1 bit (çift direnç seviyesi) ile sınırlı. Araştırmalar farklı direnç seviyeleriyle MLC MRAM yapmaya çalışsa da (özellikle analog AI için), bu konu başlangıç aşamasında. Bu nedenle MRAM, hata düzeltme açısından flash kadar karmaşık ECC gerektirmese de, kapasiteyi artırmak için MLC avantajından yararlanamıyor. Yine de MRAM’in halihazırda ECC gerektirmeyecek kadar güvenilir (tek bit hataya çok düşük ihtimal) olduğu raporlar mevcut (MRAM Technology Status).

Ekonomik ve ekosistem zorlukları da mevcut: MRAM ekosisteminin tam oturması için tasarım araçlarının, EDA yazılımlarının ve standartların olgunlaşması gerekiyor. Son yıllarda büyük ilerleme var (örneğin 22FDX sürecinde MRAM IP blokları artık hazır sunuluyor), fakat DRAM/flash kadar köklü bir ekosistem oluşması zaman alacak.

Özetle, MRAM’in önündeki sınırlamaların başında üretim karmaşıklığı, hücre yoğunluğu, yazma enerjisi ve manyetik etkileşimler geliyor. Bu zorluklar aktif araştırma konusudur ve her yıl yeni çözümlerle aşılmaktadır. Örneğin 2020’lerin başında 1 Gbit MRAM hayal görünürken, 2022’de 1 Gbit MRAM çipleri prototip olarak üretildi (What Is Spin Torque MRAM?). Keza 5 nm gibi ileri düğümlere MRAM adaptasyonu da plan dahilinde ( Progress of emerging non-volatile memory technologies in industry - PMC ). Yani zorluklar ciddi olsa da, endüstrinin ve akademinin yoğun çabalarıyla MRAM yol haritası ilerlemeye devam ediyor. Muhtemelen önümüzdeki birkaç yıl içinde MRAM konusunda standartlar oturacak, maliyetler düşecek ve güvenilirlik konuları tamamen çözülmüş olacak. Böylelikle MRAM, sadece niş uygulamalarda değil, geniş ölçekli bellek pazarında da sağlam bir yer edinebilecektir.

PART 3 GEÇEREK OKUMAYA DEVAM EDEBİLİRSİNİZ