目前,人工智慧的興起使得以圖像、語音處理、自動駕駛等為代表的新興應用呈現快速增長趨勢,這些應用要求數據在計算系統的邏輯和存儲單元間頻繁地交互更新。而當下計算機架構中邏輯和存儲模塊在物理上是分離的,大量通信交互增加了系統能耗,限制了整體效率,就好比身處異地的兩人用書信或電郵討論靈光乍現的idea,顯然交流效率會大打折扣。為此,利用非易失存儲器件執行模擬計算等新興技術應運而生,這就相當於兩人直接面對面交流觀點,進行頭腦風暴,省去了耗時耗力的信息往復輸運,顯著提升了交流效率。其中,受益於極化場驅動的快速電導翻轉、非破壞性讀取、非易失性的存儲態和簡易的器件結構等優勢,鐵電存儲器成為了一種充滿潛力的技術路徑。然而,傳統
鐵電電晶體(FeFETs)存儲器通常採用鐵電體作為介電層來調製溝道電導,受去極化場的作用,FeFETs中的剩餘極化隨著開關周期累加而逐漸降低,鐵電體發生疲勞,最終導致存儲器抗疲勞特性受限。此外,傳統鐵電絕緣介電層中往往存在電荷俘獲和洩漏電流現象,這導致了存儲器閾值和存儲狀態的漂移。針對這些問題,
復旦大學微電子學院
周鵬教授團隊發現了
新型二維鐵電半導體在存儲計算領域更優的應用方案(二維鐵電溝道電晶體),解決了如何用新材料、新原理和新結構優化鐵電存儲器性能併兼具計算能力的難題,實現了鐵電存儲器結構的原始創新,可用於發展存儲和計算融合系統。相關成果以《集成超快存儲和神經擬態計算的二維鐵電溝道電晶體》(「Two-dimensional ferroelectric channel transistors integrating ultra-fast memory and neural computing」)為題在線發表於《自然•通訊》(
Nature Communications)二維鐵電溝道電晶體(2D FeCTs)與傳統FeFETs的核心區別在於,直接將二維鐵電半導體作為電晶體溝道,而傳統鐵電材料多為絕緣體,無法用作溝道層,只能作為柵極介電層調製溝道電導,這可以用一個從始發城市A前往目標城市B的行程例子來簡單理解,FeCTs相當於由城市A直達城市B,一步到位完成行程,而傳統FeFETs則需要經轉城市C,才能到達目標城市B。此外,二維鐵電半導體中天然存在的移動電荷可以形成一個內建電場,從而有效屏蔽鐵電半導體內部的去極化場,使傳統FeFETs的抗疲勞特性改善,電荷俘獲和洩漏電流效應消除,最終實現鐵電存儲器性能優化。
圖1. 傳統鐵電電晶體FeFETs VS二維鐵電溝道電晶體FeCTs首先,作者發現FeCTs可作為優異的非易失性存儲器應用,且能夠實現超快非易失數據寫入。實驗結果顯示,FeCTs展現出足夠大的存儲窗口,穩定的非易失保持特性和改善的抗疲勞特性。同時,研究中還驚喜地發現FeCTs允許40 ns極限非易失性寫入操作。
除了非易失數據存儲功能,FeCTs兼具了神經擬態計算能力,包括神經突觸細胞中短時程可塑性,尖峰幅值、頻率依賴的可塑性,長時程增強、抑制可塑性的模擬。此外,單個神經突觸興奮/抑制事件能耗分別低至234/40 fJ,成為構建未來高能效神經形態系統充滿希望的候選者。
獨闢蹊徑引入熱學輔助調製,高精度鳶尾花識別盡顯應用前景在研究中還發現,熱學溫度也能夠對FeCTs的非易失性存儲和神經擬態計算功能起到靈活可控的調製。對於非易失性存儲器,熱學調製實現了與電學復位操作類似的溝道鐵電體去極化效應,展現了FeCTs非易失數據存儲的熱電可調性。對於神經擬態計算,以電學為基礎,引入熱學輔助調製,實現了更大範圍的長時程增強、抑制可塑性,為基於FeCTs創建的神經網絡在精度調節上增加熱學維度。最終,以高精度(94.74%)識別並分類鳶尾花圖像為例,演示了FeCTs在系統應用中的潛能。
總結而言,此次開發的二維鐵電溝道電晶體革新了鐵電存儲器結構,併兼具非易失存儲和神經擬態計算能力,同時引入熱學輔助調製思路,演示了系統應用前景,為高能效存算融合系統發展提供了器件級範式。復旦大學專用集成電路與系統國家重點實驗室是研究工作的唯一單位。復旦大學微電子學院博士生王水源為第一作者,復旦大學微電子學院周鵬教授為通訊作者。研究工作得到了微電子學院院長張衛的指導和國家自然科學基金傑出青年基金、上海市科學技術委員會、上海市教委曙光計劃的支持。Two-dimensional ferroelectric channel transistors integrating ultra-fast memory and neural computingShuiyuan Wang, Lan Liu, Lurong Gan, Huawei Chen, Xiang Hou, Yi Ding, Shunli Ma, David Wei Zhang, Peng ZhouNat. Commun.,
2021, 12, 53, DOI: 10.1038/s41467-020-20257-2
周鵬,教授,博士生導師。復旦大學微電子學院副院長,2019年獲國家傑出青年科學基金資助,同年入選萬人計劃領軍人才,2018年入選科技部中青年創新領軍人才,同年入選上海市「曙光人才」計劃,2016年獲國家自然基金委優秀青年資助。2013年獲上海市科技「啟明星」計劃資助,主持「上海市微納器件與工藝專業技術服務平臺」。長期從事集成電路新材料、新器件和新工藝的研究。利用新材料發明了高速與非易失兼得的新型存儲技術,實現了高面積效率單電晶體邏輯原位存儲技術,獲得了高性能存儲器件,高效率算法和驗證性晶片。主持了國家自然科學傑出青年基金、應急重點項目、優秀青年科學基金、面上基金等項目,參與了多項國家《極大規模集成電路製造技術及成套工藝》重大專項項目,參與了科技部重點研發計劃、973計劃、863重大項目等。以第一/通訊作者已發表SCI論文100餘篇,包括3篇Nature Nanotechnology, 1篇 Nature Electronics, 4篇Advanced Materials等。近三年受邀在國內外會議做邀請報告50餘次,任Wiley 期刊InfoMat(信息材料)副主編,作為客座編輯主持了Small、Advanced Electronic Materials和Nanotechnology等期刊專刊。https://www.x-mol.com/groups/peng_zhou
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