第一作者:Guilherme Migliato Marega
通訊作者:Andras Kis
通訊單位:EPFL
研究亮點:
1. 基於MoS2開發了一種基於浮柵場效應電晶體(FGFETs)的存儲器中邏輯器件和電路。
2. 從材料的角度為類腦晶片的存算一體化提供了突破。
在過去50年,傳統數字計算機的性能在不斷提高。集成電路的技術進步一方面使得硬體變得越來越強大,另一方面也給尋求優化算法性能的系統架構師帶來了挑戰。下一代高性能、低功耗的計算機系統需要像大腦學習。
傳統計算機依循馮·諾依曼架構設計,存儲與計算功能分離。每進行一次運算,計算機都要在內存和CPU兩個區域之間來回調用,大數據處理效率有待提高。除此之外,因為在存儲與計算空間之間來回調用,晶片的能耗大部分轉化為熱量,既不利於設備的性能穩定,又不環保。
類腦晶片就不一樣了,人腦中存儲與計算功能是合二為一的。科學家們長期以來一直對大腦的計算能力著迷,大腦不僅具有難以置信的能效,而且由於其神經元和突觸的架構,還擁有獨特的信息處理性能。類腦晶片可以模擬人腦的複雜處理能力,啟發了神經形態計算領域,一個使用大腦神經網絡結構作為下一代計算機基礎的研究領域。
為了開發類腦晶片,大量的研究都集中於探索新的器件架構上。然而,適合於這種器件設計的材料開發仍然是一個巨大挑戰。
有鑑與此,瑞士洛桑聯邦理工學院Andras Kis等人將大面積MoS2作為有源溝道材料,開發了一種基於浮柵場效應電晶體(FGFETs)的存儲器中邏輯器件和電路。
圖1. 內存器結構
以半導體MoS2為代表的原子層超薄二維材料具有獨特的電學和力學性能 研究人員使用一種大晶粒、大面積金屬-有機化學氣相沉積(MOCVD)工藝來生長MoS2。基於此構建的FGFETs的電導可以精確且連續地調整,因此能夠將它們用作可重新配置邏輯電路的構建單元。在可重新配置邏輯電路中,可以使用存儲元件直接執行邏輯操作。
研究人員以可編程NOR門為演示對象,證明了該設計可以簡單地擴展以實現更複雜的可編程邏輯和功能完整的操作集。
圖2. 邏輯存儲器
總之,這項研究展示了原子層超薄半導體二維材料在下一代低功耗電子產品方面的巨大應用前景,為類腦晶片的開發提供了重要的材料基礎。
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