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神奇的混合憶阻器AI芯片可擴展

IEEE電氣電子工程師 ? 來源:IEEE電氣電子工程師 ? 2023-04-25 11:39 ? 次閱讀

一項新的研究發現,通過將原子薄器件與傳統的微芯片相結合,科學家們創造了模仿大腦的混合電子設備,可以幫助實現神經網絡人工智能系統,其能效遠遠高于標準電子設備。

隨著電子產品越來越小,科學家們正在為下一代電子產品研究原子薄的2D材料。例如,石墨烯由單層碳原子組成,二硫化鉬由夾在兩層硫原子之間的一片鉬原子制成。

研究高級作者Mario Lanza是位于沙特阿拉伯圖瓦爾的阿卜杜拉國王科技大學材料科學與工程副教授,他說:“二維材料不僅具有最先進的電氣性能,而且還具有優異的熱、機械光學和化學特性,這可能會產生目前尚不存在的新應用。”

“Most people’s expertise is insemiconductors. We are experts in insulators.”
—Mario Lanza, King Abdullah University of Science and Technology

多個研究團隊開發了基于2D材料的原型設備。然而,沒有一個顯示出計算或存儲數據的能力。此外,它們的制造主要依賴于與標準工業技術不兼容的合成和加工方法。此外,操縱單層2D材料是具有挑戰性的,因為當將它們從生長它們的表面轉移到對應用更有用的襯底上時,可能會出現缺陷。這些缺陷降低了器件的一致性和成品率。

現在,科學家們已經創造了他們所說的第一個用2D材料制造的密集集成微芯片,所有這些都使用了與半導體行業兼容的工藝。Lanza說:“我們不僅取得了優異的特性,而且還實現了高產量和低變異性。”

在這項新的研究中,研究人員用六方氮化硼進行了實驗。這種原子級薄的陶瓷經常被用作2D電子器件中的絕緣材料。“大多數人的專業知識都在半導體領域,”Lanza說,“我們是絕緣體方面的專家。”

科學家們希望克服以前基于2D材料的設備所面臨的許多挑戰。例如,Lanza和他的同事們沒有試圖用2D材料制造晶體管,而是致力于制造憶阻器。憶阻器,或稱記憶電阻器,本質上是一種開關,可以在電源關閉后記住它們被切換到哪種電狀態。

Lanza說:“大多數團隊都專注于晶體管,可能是因為它們是電子產品的旗艦部件。相反,我們專注于憶阻器,它目前的市場規模要小得多,但在數據存儲、計算、加密和通信方面也有巨大的潛力。”

世界各地的科學家希望使用憶阻器和類似的組件來制造像神經元一樣既能計算又能存儲數據的電子設備。當傳統的微芯片在處理器和存儲器之間來回攪亂數據時,這些憶阻器件可以大大減少能量和時間損失。這種受大腦啟發的神經形態硬件也可能被證明是實現神經網絡的理想選擇。這些人工智能系統越來越多地被用于支持自動駕駛汽車和分析醫療掃描等應用。

Lanza說,憶阻器是“能夠容忍缺陷的簡單設備”。相比之下,晶體管“需要完美的晶體材料”,他如此解釋道。此外,之前的大多數工作都依賴于只有一兩層厚的2D材料,Lanza和他的同事使用了一張由大約18層組成的2D材料片,總厚度約為6納米。Lanza說:“這種較厚的材料不那么容易破裂。”

此外,研究人員沒有在空白基板(如傳統的硅晶片)上制造2D器件,而是在標準CMOS微芯片上制造2D設備。微芯片可以幫助控制憶阻器中的電流和開關,這有助于成功地制造2D器件。

制造用于計算的晶體管的研究人員通常使用所謂的前端線步驟。相比之下,Lanza和他的同事在連接晶圓上器件的線路互連的后端建造了憶阻器。憶阻器通常以這種方式集成到微芯片上,“不同之處在于我們使用了2D材料而不是其他材料,”Lanza說。

研究人員將一層六方氮化硼多層片轉移到4平方厘米硅微芯片的后端線互連上,該芯片包含200毫米硅片上180納米節點的CMOS晶體管。接下來,他們通過蝕刻六方氮化硼并在頂部構圖和沉積電極,用這種組合制造電路。這些電路每個都由5乘5的交叉單元陣列組成,每個交叉單元陣列由一個晶體管和一個憶阻器組成。

研究人員指出,盡管大多數使用2D材料制造的器件尺寸超過1平方微米,但新研究中的憶阻器只有0.053μm2。Lanza說,這些憶阻器“如果有更先進的微芯片,可以很容易地制造得更小”。

CMOS晶體管有助于控制2D憶阻器上的電流。這有助于實現約500萬次開關循環的憶阻器壽命,與現有的電阻RAM和相變存儲器大致相當。在沒有CMOS晶體管的情況下,憶阻器只經歷了大約100次循環。

研究人員表明,他們可以用設備進行內存計算操作,構建“或”和“暗示”邏輯門。通過修改設備之間的互連,他們可以運行更復雜的操作。

此外,科學家們注意到,通過施加電脈沖,混合微芯片的電導率可以動態調整到不同的水平,這種特性被稱為尖峰時間依賴性塑性。這一特征表明,該設備可以幫助實現比傳統神經網絡更接近模仿人腦的尖峰神經網絡。

尖峰神經網絡中的關鍵組件是“尖峰”,也就是說,只有在給定時間內接收到一定量的輸入信號后,才會產生輸出信號。由于尖峰神經網絡很少發射尖峰,因此與典型的人工神經網絡相比,它們的數據量要少得多,原則上所需的功率和通信帶寬也要少得多。科學家們指出,傳統的電子設備不太適合運行尖峰神經網絡,這導致市場需要開發新的神經形態硬件來運行它們。

作為原理的證明,研究人員使用他們的設備創建了一個尖峰神經網絡,當用Modified National Institute of Standards and Technology(MNIST)手寫數字數據庫的圖像進行分類測試時,這種簡單的設備仍然實現了大約90%的準確率。

科學家們注意到,他們的設備需要大約1.4到5伏的開關電壓,與2D材料領域的其他原型相比,這一電壓較低,后者可能需要超過20伏的電壓。盡管如此,他們注意到這一電壓高于180nm CMOS節點處使用的電壓。然而,他們認為這種電壓可能不會阻礙這項技術的發展,因為有許多商業微芯片在更高的電壓下工作,例如,最先進的3D-NAND閃存在大約20伏的電壓下編程,所有用于汽車應用的雙極CMOS微芯片都需要高達40伏的電壓。

此前,IBM的研究人員曾試驗過在微芯片上放置2D材料的好處。Lanza說,2011年,他們制造了一個包含一個石墨烯晶體管和兩個電感器的電路,并在2014年開發了一個更大的電路,其中包含三個石墨烯晶體、四個電感器、三個電容器和兩個電阻器。然而,IBM顯然放棄了這種方法,“可能是因為轉移單層2D材料的困難,”他說。相比之下,Lanza和他的同事使用了一種更耐用的18層厚的材料。他預測,“現在許多其他科學家將在功能性微芯片上而不是非功能性SiO2襯底上創建他們的原型,這將引發更多的發現。”

Lanza還指出,2D材料通常屬于材料科學家,而不是微芯片工程師。他說:“要做我們做的實驗,你需要使用特定的軟件設計一個微芯片,然后制作一個多項目的晶圓帶,或者像我們的情況一樣,制作一個完整的晶圓。如果你使用180納米節點的CMOS技術,就像我們的情況一樣,第一個成本為25000美元,第二個成本為100000美元。許多研究小組不僅無法設計這個,他們甚至負擔不起。在我們的案例中,清華大學的同事提供了晶圓,我集成了材料。”

Lanza提到,他們的研究已經吸引了領先半導體公司的興趣。科學家們現在的目標是超越4平方厘米的硅微芯片,“制造整個300毫米的晶圓”。

科學家們在3月27日的《自然》雜志上詳細介紹了他們的發現。

審核編輯 :李倩

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