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『簡體書』智能物联网的存储器设计与实现

書城自編碼: 3428677
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡程序設計
作者: [美]贝蒂·普林斯[Betty,Prince]
國際書號(ISBN): 9787111637189
出版社: 机械工业出版社
出版日期: 2019-10-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 624

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編輯推薦:
随着物联网(IoT)技术不断发展并在一系列专业和消费产品应用中变得越来越普遍,工程师们在物联网硬件中设计新一代灵活、低成本、低功耗的嵌入式存储器的需求越来越大。本书可以帮助他们满足这种需求。本书由存储器方面国际领先的专家和多项专利持有人共同撰写,使工程师能够快速了解物联网硬件中*的存储器实现方式。
內容簡介:
本书涵盖了一系列先进的物联网嵌入式存储器实现,阐述了用于物联网设备的超低功耗存储器,讲述了用于医疗电子等特殊应用的塑料电路和聚合物电路;探讨了具有嵌入式存储器的微控制器,用于多种互联网设备的智能控制;详述了用铁电RAM(FeRAM)、电阻式RAM(RRAM)和磁阻式RAM(MRAM)技术制作神经形态存储器,用于收集、处理和表示物联网硬件生成的大量数据。本书还特别介绍了与互补金属氧化物半导体(CMOS)兼容的存储器技术,包括嵌入式浮栅和电荷捕获EEPROM闪存以及FeRAM、FeFET、MRAM和RRAM。
關於作者:
贝蒂普林斯(Betty Prince),博士,在半导体行业有超过30年的经验,曾与德州仪器、飞利浦、摩托罗拉、R.C.A和Fairchild公司合作。她目前是美国得克萨斯州莱安德的国际存储器战略公司的的首席执行官。她拥有存储器、处理器和接口设计方面的专利。
戴维普林斯(David Prince),在过去18年一直致力于为美国得克萨斯州莱安德的国际存储器战略公司编写存储器报告。他拥有得克萨斯大学的计算机科学、物理和天文学学位。
目錄
译者序
前言
第1章 智慧城市智能物联网的原型 1
1.1 概述 1
1.2 智慧城市 1
1.3 智能商务智慧城市的要素 2
1.3.1 智能库存控制 2
1.3.2 智能配送 3
1.3.3 利用人工智能进行智能营销 3
1.4 智能住宅 3
1.5 人智能互联家居的中心 4
1.5.1 可穿戴电子产品 4
1.5.2 控制电子设备 5
1.6 智能个人交通 5
1.6.1 智能汽车概述 5
1.6.2 驾驶辅助系统 5
1.6.3 发动机处理器 6
1.6.4 车身处理器 7
1.6.5 信息娱乐处理器 7
1.6.6 自动驾驶汽车 7
1.7 智能交通网络 7
1.7.1 智能公共运输网络 7
1.7.2 个人汽车交通管理 8
1.7.3 智能高速公路 8
1.8 智能能源网络 9
1.8.1 智能电表 9
1.8.2 智能电网 9
1.9 智能互联楼宇 10
1.9.1 智能办公楼 10
1.9.2 智能工厂 11
1.9.3 智能医院 11
1.9.4 智能公共建筑 12
1.10 想法 12
参考文献 12
第2章 智能物联网存储器应用 14
2.1 简介 14
2.2 各种非易失性嵌入式存储器特性的比较 15
2.2.1 嵌入式EEPROM、闪存和熔丝器件 15
2.2.2 嵌入式新兴存储器在MCU中的应用 16
2.2.3 嵌入式非易失性存储器在各种应用中的必要属性 17
2.3 支持能量采集、具有嵌入式存储器的超低功耗MCU电路 19
2.3.1 采用能量采集的超低功耗MCU简介 19
2.3.2 支持能量采集、具有嵌入式闪存的超低功耗MCU 20
2.3.3 支持能量采集、具有嵌入式FeRAM存储器的超低功耗MCU 20
2.3.4 支持能量采集、具有嵌入式RRAM存储器的超低功耗MCU 21
2.3.5 支持能量采集电源管理的超低功耗MCU 22
2.4 超低功耗电池供电的闪存MCU 22
2.4.1 超低功耗电池供电的闪存MCU简介 22
2.4.2 具有嵌入式闪存的超低功耗电池供电的闪存MCU 23
2.4.3 具有嵌入式RRAM的超低功耗电池供电MCU 23
2.4.4 具有嵌入式FeRAM的超低功耗电池供电MCU 24
2.5 使用新兴存储器实现非易失性逻辑的非易失性MCU 26
2.5.1 使用FeRAM的非易失性逻辑阵列 26
2.5.2 使用MTJ MRAM的非易失性逻辑阵列 28
2.5.3 用于非易失性逻辑阵列的RRAM处理器 30
2.6 存储器传感器标签的通信协议 34
2.6.1 射频识别标签 34
2.6.2 近场通信 34
2.6.3 基于蓝牙的信标和传感器节点 36
2.6.4 具有Wi-Fi的物联网设备 38
2.6.5 具有USB连接功能的物联网设备 39
2.6.6 单线连接 40
2.6.7 ZigBee接口 40
2.6.8 ANT接口 40
2.7 可穿戴医疗设备 40
2.7.1 可穿戴医疗设备概述 40
2.7.2 使用FeRAM存储器的微型助听器 41
2.7.3 使用CB-RAM存储器的人体传感器节点平台 41
2.7.4 以存储为主使用MRAM的医疗保健系统 42
2.7.5 具有NFC和嵌入式eFeRAM存储器的可穿戴生物监测 42
2.7.6 使用FeRAM并配备ECG处理器的可穿戴医疗保健系统 43
2.8 低功耗电池供电的医疗设备和系统 45
2.8.1 低功耗电池供电医疗设备概述 45
2.8.2 使用eFlash的低功耗电池供电医疗设备 45
2.8.3 使用嵌入式新兴存储器的低功耗电池供电医疗设备 48
2.8.4 医疗系统的安全性 49
2.9 汽车网络应用 50
2.9.1 汽车应用概述 50
2.9.2 早期的高级汽车驾驶员辅助系统 52
2.9.3 最近的高级驾驶员辅助系统 54
2.9.4 汽车导航和定位 54
2.9.5 发动机盖下的应用 55
2.9.6 用于发动机盖下应用的MONOS存储器 56
2.9.7 汽车信息娱乐系统 57
2.9.8 安全汽车 57
2.9.9 汽车车身处理器 58
2.10 智能电网和数码智能电表 58
2.10.1 智能电表市场概述 58
2.10.2 具有嵌入式闪存的智能电表芯片 58
2.10.3 具有大容量嵌入式闪存的智能电表芯片 58
2.11 消费者家庭系统和网络 61
2.11.1 远程控制 61
2.11.2 环境传感器 62
2.11.3 家庭网络系统 62
2.12 具有嵌入式存储器的电机控制芯片 62
2.12.1 使用嵌入式存储器的小型系统电机控制 62
2.12.2 使用嵌入式MONOS存储器的多电机控制 63
2.12.3 使用嵌入式NV FeRAM的电机控制 63
2.13 高级应用中的智能芯片卡 63
2.14 用于物联网的大数据服务器中 存储器的层次结构分析 64
参考文献 66
第3章 用于智能物联网的嵌入式闪存和EEPROM 73
3.1 智能物联网eFlash和eEEPROM简介 73
3.1.1 智能物联网eFlash和eEEPROM 73
3.1.2 物联网中嵌入式闪存的应用需求 74
3.2 用于物联网的单层多晶硅浮栅eFlashEEPROM单元 75
3.2.1 物联网应用中的单层多晶硅浮栅eFlashEEPROM概述 75
3.2.2 早期的单层多晶硅浮栅EEPROM 75
3.2.3 用于特殊应用的单层多晶硅EEPROM单元 79
3.2.4 多次可编程单层多晶硅嵌入式非易失性存储器 81
3.2.5 最近的单层多晶硅全CMOS嵌入式EEPROM器件 85
3.2.6 高压CMOS中的单层多晶硅eNVM 87
3.3 使用多个单层多晶硅CMOS逻辑晶体管的嵌入式闪存单元 88
3.4 浮栅嵌入式闪存的分栅技术 92
3.4.1 早期的分栅嵌入式闪存浮栅技术 92
3.4.2 分栅存储器的发布、外设和特定应用的浮栅分栅存储器 96
3.4.3 小于50nm的先进分栅浮栅技术 102
3.5 堆叠闪存和处理器TSV集成 104
3.6 OTPMTP嵌入式Flash单元和熔丝 104
3.7 具有堆叠栅极结构的双层多晶硅闪存 106
3.8 电荷捕获嵌入式闪存 109
3.8.1 早期的嵌入式电荷捕获存储器概述 109
3.8.2 嵌入式40nm电荷捕获(MONOS)闪存MCU 111
3.8.3 嵌入式28nm电荷捕获(MONOS)闪存MCU 113
3.8.4 嵌入式应用的专用1T-MONOS 闪存宏 115
3.8.5 FinFET SG-MONOS 116
3.8.6 嵌入式电荷捕获(SONOS)NOR闪存 117
3.8.7 高压CMOS中的嵌入式2TSONOS NVM 119
3.8.8 自对准氮化逻辑NVM 120
3.8.9 p沟道SONOS嵌入式闪存 121
3.8.10 低能耗应用中的电荷捕获嵌入式闪存 122
3.8.11 DT BE-SONOS性能的阻挡氧化物和隧道氧化物 122
3.8.12 新型嵌入式电荷捕获存储器 123
3.9 分栅CT eFlash纳米晶体存储 127
3.10 新型嵌入式闪存 129
参考文献 130
第4章 薄膜聚合物和柔性存储器 136
4.1 概述 136
4.2 有机铁电存储器 136
4.2.1 有机铁电存储器的特性和特点 136
4.2.2 可印刷铁电嵌入式存储器 140
4.2.3 薄膜铁电存储器的物联网应用 144
4.3 聚合物铁电隧道结 145
4.4 具有柔性基板的聚合物电阻式RAM的类型和特性 146
4.4.1 具有柔性基板的聚合物电阻式RAM概述 146
4.4.2 基于聚对二甲苯-C的电阻式RAM 146
4.4.3 Cu原子开关 147
4.4.4 柔性基板上的无机薄膜电阻式RAM 150
4.4.5 IZO和IGZO电阻式RAM存储器 152
4.4.6 具有柔性基板的其他聚合物电阻式RAM 153
4.5 柔性基片上的电荷捕获纳米粒子(NP)存储器 159
4.5.1 柔性基片上的电荷捕获NP存储器概述 159
4.5.2 具有柔性衬底的碳纳米管电荷捕获存储器 159
4.5.3 喷墨印刷纳米粒子存储器 160
4.5.4 柔性基板上的其他纳米粒子电荷捕获存储器 161
4.6 将常规存储器芯片转移到柔性基板上 163
4.6.1 使用SOI基片转移硅片 164
4.6.2 使用底层空腔创建薄芯片 165
4.6.3 用于在柔性基板上组装硅芯片的扇出型晶圆级封装 166
参考文献 170
第5章 使用新兴NV存储器件的神经形态计算 175
5.1 神经形态系统中电阻式RAM和铁电RAM的概述 175
5.2 各种电阻式RAM用作神经形态系统中的突触 175
5.2.1 金属氧化物电阻式RAM作为突触 175
5.2.2 导电桥RRAM作为突触 178
5.2.3 相变存储器作为突触 179
5.2.4 PCMO RRAM作为突触 179
5.2.5 可同时增强和抑制的RRAM 180
5.2.6 其他具有模拟特性的非易失性存储器 181
5.3 3D神经形态存储器 182
5.3.1 作为密集TSV 3D结构的神经形态架构 182
5.3.2 3D垂直RRAM作为连接神经元的突触 182
5.4 RRAM作为突触器件的建模和表征 186
5.5 脉冲神经网络、STDP、增强和抑制 187
5.5.1 脉冲神经网络简介 187
5.5.2 混合RRAMCMOS STDP神经形态系统 187
5.5.3 记忆突触和神经元系统 191
5.5.4 新型RRAM突触的应用 193
5.6 使用铁电RAM技术的神经网络系统 195
5.6.1 使用铁电存储器突触的神经网络电路 195
5.6.2 在神经网络电路中使用FeMEM 196
5.6.3 神经形态电路中的铁电隧道结 197
5.7 使用相变存储器的早期神经形态计算机 198
5.8 神经形态系统设计和应用中的电阻式RAM 201
5.8.1 用于神经形态计算的突触器件的设计 201
5.8.2 在各种神经形态计算应用中使用RRAM 202
5.8.3 用于神经形态计算的大型RRAM阵列设计 202
5.8.4 RRAM相对于SRAM交叉阵列在矩阵乘法中的优势 204
5.9 使用聚合物和柔性存储器的神经形态存储器 204
参考文献 207
第6章 大数据搜索引擎和深度计算机 210
6.1 大数据搜索引擎和深度计算机概述 210
6.2 使用各种新兴非易失性存储器制作的内容可寻址存储器 210
6.2.1 使用电阻式RAM的三元CAM 211
6.2.2 使用磁存储器制作的CAM 212
6.2.3 使用其他新兴存储器的CAM 214
6.3 大型搜索引擎和人工神经网络的构成 214
6.3.1 使用RRAM的大型搜索引擎的查找表 214
6.3.2 使用STT MRAM的大型人工神经网络 216
6.4 深度学习系统中的存储器问题 218
6.4.1 SRAM和RRAM突触阵列的分区问题 218
6.4.2 极限学习机架构的RRAM可变性问题 220
6.4.3 受限玻耳兹曼机中RRAM存储器的问题 220
6.4.4 使用存储器突触的大型神经网络 222
6.5 物联网的深度神经网络 225
6.5.1 物联网深层神经网络的类型 225
6.5.2 含噪声数据的深度神经网络 226
6.5.3 用于语音和视觉识别的深度神经网络 227
6.5.4 其他应用的深度神经网络 231
参考文献 232
第7章 物联网安全问题中的存储器 234
7.1 物联网安全问题中的存储器简介 234
7.2 用作物理不可克隆功能的存储器 234
7.2.1 RRAM用于物理不可克隆功能 235
7.2.2 用作物理不可克隆功能的MRAM 241
7.2.3 用作物理不可克隆功能的闪存 244
7.2.4 用作物理不可克隆功能的其他存储器 244
7.3 基于片上存储器的安全系统 245
7.3.1 片上安全系统简介 245
7.3.2 物理安全密钥和TAG的存储 245
7.3.3 安全系统中的人脸和特征检测 247
7.3.4 嵌入式系统的安全性 248
参考文献 248
內容試閱
物联网(Internet of Things,IoT)是从机器通信这一旧有概念演化而来的,它工作在不需要人工干预的环境下,由负责发送和接收数据的专用网络部件组成。物联网概念指的是具有网络连接的日常物品,这些物品可以发送、接收和分析数据。智能物联网不但可以发送、接收和分析数据,并且能够根据数据的分析结果进行干预。我们希望,个别的专用网络能将其知识传递给其他网络,从而提升整个社会范围内网络的功能。
这样的物联网网络无处不在。在零售商店里,早期的条码提供了商品的扫描信息,包括库存、价格以及来源。在高端零售商店,可提供商品状态信息的RFID标签已取代了条形码。例如,酒瓶上的温度监测器可以检测温度,并记录其所经历的最高温度。这些信息可以通过无线电从标签发送到附近的接收器,接收器可以分析库存的状态,并对定价或退货提出建议。这些建议也会被记录在原始的RFID标签上。
还有一些其他可相互通信的系统构成智能网络的例子。可穿戴医疗设备可以采集数据,并定期将数据传输到医疗服务提供者节点,辅助实现对患者的医疗监控和评估。医疗服务提供者节点还可以根据原始输入数据,将推荐的治疗方法反馈到可穿戴设备上,从而实现相关的医疗实践。为了迅速形成成功的新疗法,可采用类似的数据来收集治疗的结果。
另一个例子是智能家居网络。传感器可以检测运动、火灾、烟雾、门锁状态;控制摄像机或音频设备记录以上信息,并依据智能网络控制器发出的指令打开关闭家用电器。一旦检测到温度升高或烟雾,表示发生了火灾,此时智能家居网络可以打开已安装的喷水灭火系统,同时启动火警,通知消防部门,并向应急人员通报建筑物内人员的存在和位置。通过沿着路缘安装的传感器,智慧城市交通管理系统中的网络可以记录汽车的位置,并检测汽车速度,使用嵌入式智能技术来控制交通信号灯,以改善交通流量。如果检测到超速,这些传感器还可以向交通监控器进行标示。作为可以提升人类生活质量的交互式网络,智慧城市将在第1章中进行讨论。
不同的物联网应用对微处理器(MCU)的要求差别很大,并会影响MCU使用的嵌入式非易失性存储器的类型。对不同的应用,嵌入式存储器可能需要考虑的因素包括:待机功率、有源功率、耐久性、编程电压、擦除电压、读写速度和数据保持时间。还可选择使用的嵌入式存储器技术的类型。
人们感兴趣的应用程序包括:用于能量采集的超低功耗MCU、用于电池供电应用的超低功耗MCU、具有非易失性阵列和电源门控的处理器、用于间歇性操作的处理器和通信处理器。汽车网络应用中使用的处理器对嵌入式存储器有不同的要求。第2章讨论了不同物联网应用中处理器及其嵌入式存储器的不同特性。
想要低成本大容量地制造物联网处理器,就需要在标准CMOS逻辑工艺生产线上大批量生产处理器中的存储器。目前,大多数晶圆制造领域具有简单的传统嵌入式闪存宏和EEPROM宏,可作为在其工艺生产线上运行的MCU中的IP。随着对物联网处理器的需求不断增加,已经开发出易于理解的逻辑兼容存储器的新配置。第3章讨论嵌入式浮栅闪存和EEPROM存储器的现状与发展,以及CMOS逻辑兼容的电荷捕获存储器。
对电池供电或能量采集的传感器来说,对存储器和处理器的要求是具有非常低的功耗和非常低的成本。对可穿戴设备,电路必须是柔性的。在没有半导体处理开销的情况下,大批量制造电路可以降低成本,因此在铁电、电荷捕获和电阻存储器的研制中投入了大量工作,这些存储器可以通过喷墨印刷或丝网印刷制成,并且还可以形成逻辑电路。第4章讨论了,为实现物联网中低功耗、低成本的柔性存储器,行业技术所经历的演变过程,并且讨论了由柔性基板上安装的薄硅芯片制成的高性能柔性电路。
位于互联网边缘的局域网(Local Area Network,LAN)可能会使用基于记忆的神经形态计算机,这些计算机目前正处在一个初期水平。使用这些本地智能节点意味着可以分析本地数据,并将结果发送到云端。这可以提供更高级别的数据安全性。第5章讨论了这些基于记忆的神经形态计算机的发展。
由诸多传感器节点收集的大量数据和这些节点的标识数据必须存储到广泛可用的地方,通常存储在构成互联网云的服务器组中。这些服务器中存储器的层次结构对于系统的高效运行至关重要。与云服务器相关的复杂搜索引擎需要达到新的人工智能水平,目前仍处于研发阶段。第6章讨论了一些此类的人工智能系统。
第7章讨论涉及存储器设备的因特网安全的各个方面,还介绍了基于新兴存储器设备(如MRAM和RRAM)的物理不可克隆功能(Physical Unclonable Function,PUF)的使用。

 

 

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