近日，瑞士洛桑聯邦理工學院的研究團隊在 Nature 上發表了題為《通過原子厚度半導體材料構建存儲和計算單元》（Logic-in-memory based on an atomically thin semiconductor）的論文。

該研究成果通過一種單一體系結構將邏輯運算和數據存儲兩種功能模塊有效整合到了一起，這或許為更高效計算機的出現鋪平了道路。值得注意的是，這項技術尤其適合用于人工智能計算。

來自中國的博士生趙雁飛、王震宇等亦參與了本次論文寫作。

DeepTech 聯系到論文通訊作者 Andras Kis 及論文作者之一趙雁飛，她表示，本次研究由瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）納米級電子和結構實驗室（LANES）的 Andras Kis 教授最先發起并指導，同時 Andras Kis 也是該論文的通訊作者，博士生 Guillherme Migliato Marega 在趙雁飛等人的協作下，一起完成了上述新型計算存儲二合一芯片的制備。

圖 | 存儲器中的邏輯

關于計算和存儲，目前業界流行的做法是盡量縮短存儲單元與計算單元的通信 “路徑”。以目前排名第一的日本超算 “富岳” 所搭載的 A64FX 為例，其芯片就采用了融合 CPU+GPU 的通用架構，并且內置了 7nm 的 HBM2 存儲器，每個芯片的內存帶寬高達 1024 GB/s。

圖 |富岳A64FX 結構示意圖

但問題依舊沒有從根本上解決，這些存儲單元和計算單元仍然是割裂開的，那么有沒有可能將它們 “合二為一” 呢？

我們目前用的計算機通常會在 CPU 處理數據，然后把數據傳遞到硬盤、或固態硬盤進行存儲。

該模式已經運行幾十年，但顯然存在著更高效的方式，比如人類大腦。它被稱為是世界上最強大的計算機，大腦中的神經元，就可以同時處理和存儲信息。

基于此，Andras Kis 教授試圖通過模仿人類大腦，來研發出存儲單元和計算單元合二為一的芯片。思路確定后，該團隊采用二硫化鉬（MoS2）作為通道材料，并將其用于開發基于浮柵場效應晶體管（FGFETs）的存儲器中邏輯器件和電路。在演示可編程或非門之后，FGFETs 作為適用于可重構邏輯回路的構建模塊，可應用在更復雜的可編程邏輯上。

據趙雁飛介紹，在本次研究中，博士生 Guillherme Migliato Marega 搭建出測試裝置、并獨立完成了電學測量。趙雁飛則用有機金屬化學氣相沉積法（MOCVD），制備了單層單晶體MoS2 材料。

博士生王震宇在同為通訊作者的 Aleksandra Radenovic 教授的指導下，進行了拉曼光譜分析和晶圓級單層 MoS2 薄膜的生長；博士后 Mukesh Tripathi 執行了高分辨率透射電子顯微鏡（HRTEM）測量和模擬；Guillherme Migliato Marega 和博士后 Ahmet Avsar 以及 Andras Kis 教授共同負責數據分析和總結，并在所有作者的協助下撰寫出論文手稿，論文大概可分為四個要點：類腦的計算機結構、門電路及可編程的設計、半導體材料的選定、以及在實驗室的樣品制作。

據悉，該芯片由二硫化鉬制成，二硫化鉬是一種由鉬和硫組成的化合物，它在制造非常小的晶體管、發光二極管（LED）和太陽能電池方面具有非常大的潛力。

Andras Kis 表示，在厚度為 0.65 納米的 MoS2 片中，電子可以像在厚度為 2 納米的硅片中一樣有效移動，并且其能耗可以較后者減少 10 萬倍。

MoS2 材料具有很好的電氣特性，可以對其構建的晶體管電導率進行精確且連續的控制，這是石墨烯無法比擬的。并且，二硫化鉬對浮柵場效應晶體管中存儲的電荷非常敏感，因此研究人員可以開發出能同時用作存儲器存儲單元和可編程晶體管的電路。此外，二硫化鉬還能將多個處理功能整合到單個電路中，并根據需要進行更改。

芯片構建于浮柵場效應晶體管（FGFET）的基礎之上，這些晶體管能夠長時間存儲電荷，即能實現“非易失性存儲”，未來可以廣泛應用于相機、智能手機和計算機的閃存系統中。

本次研究中涉及到的浮柵內存結構如下圖所示，它主要包含一個本地鉻 / 鈀底柵和一個薄膜鉑浮柵，這種組成使其具有連續、且光滑的表面，進而帶來金屬表面粗糙度的降低，頂部隧穿氧化層與 2D 通道交界處的電介質紊亂也可借此降低，最終裝置性能和穩定性得以提高。

圖 | 內存設備架構

如下圖所示，本次研究的所有裝置部件，都以可擴展的方式進行裝配，所以沒有使用任何剝離型材料（剝離：物理、化學作用后產生的一種現象）。

圖 | 存儲器陣列的光學顯微圖示

對于將邏輯運算和數據存儲放到同一架構的好處， Andras Kis 表示：“我們的電路設計具有多個優勢。它可以減少與在內存單元和處理器之間傳輸數據相關的能量損耗，減少計算操作所需的時間，并減少所需的空間。這為更小、更強大和更節能的設備打開了大門。”

存算一體化的突破之日，也是 AI 算力瓶頸的突破之日。為解決上述問題，微軟、英特爾等公司，已經投資過該技術方向，但是目前仍未誕生可大范圍應用的產品。

本次瑞士洛桑聯邦理工學院由提出的新辦法，有望解決上述難題。該研究的負責人 Andras Kis 教授表示：“這種電路運行兩種功能的能力類似于人腦的工作方式，（就像）神經元（一樣）既能夠存儲記憶又能夠進行心理計算。”

趙雁飛告訴 DeepTech，該團隊在二維材料半導體領域建樹頗多。他們曾在 2010 年設計出第一個由厚度僅為 0.7nm 的單層 MoS2 組成的晶體管芯片，隨后又發表出其他基于單層過渡金屬硫化物（TMDC）的重要成果，其中包括 2013 年發布的第一款基于 MoS2 的閃存設備。

該團隊的第一批電子芯片制備，都是基于手工剝離的 MoS2材料制成的，成功率都比較低。在當時的知識體系和實驗條件下，研究人員并不清楚如何增強芯片可靠性。此后，該團隊發現，用當前的知識可以制造出結合閃存和晶體管的電路，并可做到只用閃存就能完成記憶和運算等所有工作。

來自湖北黃岡的 90 后 “芯片學者”

今年 27 歲的趙雁飛，出生于湖北黃岡，年少時隨父母在武漢學習和定居。2011 年，她考上浙江大學，就讀于材料科學與工程學院，并獲得工學學士學位。

在本科后半段，浙大老師幫她獲取了很多實驗室項目參與機會，這些經歷也幫她申請來 EPFL 留學的機會。來到 EPFL 后，她繼續材料學科的學習，并于 2018 年取得理學碩士學位。在修課的同時，她曾先后加入三個實驗室，期間也在瑞士 ABB 公司的研發部門實習過半年。

她告訴 DeepTech，這些不同的經歷給予她探尋自己科研興趣的機會，在碩士畢業論文期間，她對現在的導師 Andras Kis 教授所做的二維材料和器件領域產生了極大的好奇，因此便留在組里并最終確定了以 “提升二維材料電學性能” 為課題來攻讀她的博士學位。

論文第一作者 Guillherme Migliato Marega 和趙雁飛的經歷頗為相似，他告訴 DeepTech，自己于 1994 年出生于巴西圣保羅的一個鄉村大學城圣卡洛斯，高中畢業后，進入圣保羅大學（USP）學習電子工程學專業，并參與 USP 和法國里昂中央理工學院一起開設的雙學位課程，最終獲得工程師文憑。在此期間，他廣泛參與各種小型課程研究項目。在開始博士生涯的前一年，他與巴西一位教授進行了一次關于二維材料的對話。這場談話也成為他后續研究的啟蒙，自此他對此類材料可能帶來的電子應用充滿熱情，這促使其聯系了在該領域開拓出 TMDC 的 Andras Kis 教授，并最終確定以 “開發最先進的內存處理器” 為課題來攻讀他的博士學位。

這兩位來自不同國家的 90 后學者，在本次論文中表示：“內存和邏輯的這種直接集成可以提高處理速度，為基于 2D 材料的節能電路實現機器學習、物聯網和非易失性計算開辟了道路。”

談及應用場景，趙雁飛表示，理論上講這種方法可替代手機或計算機中的處理器。即使最終無法實現上述目標，它也可以用于信號處理，如芯片上的圖像或聲音處理。

最后她補充道，該研究目前仍處于早期階段，本次只實現了小規模電路的落地。未來有待解決問題是這些電路能否大規模制造，以及是否會帶來經濟效益。

原文標題：兩位年輕中國芯片科學家的雄心：全新通道材料實現存算一體化，志在突破AI算力瓶頸

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責任編輯：haq