普渡大學打造計算與存儲一體化芯片，或推動類腦計算的發展

該團隊找到了一種材料，它能夠克服硅與鐵電材料之間敵對的關系。

近日，普渡大學的研究團隊從材料的角度出發，實現了芯片在計算的同時也能夠存儲。研究人員稱，該芯片如若能在未來進一步改進，或將有利于類腦計算的發展。

當前，馮諾依曼架構是計算機以及處理器芯片的主流架構，在這一架構中，計算/處理和內存是兩個完全區分的單元，計算/處理單元根據指令從內存中讀取數據，在計算/處理單元完成相應任務后，再轉回內存。只不過，以人工智能為例，其一大特色就是計算量大，若使用馮諾依曼架構，就需要頻繁地讀寫內存，數據讀寫的能量消耗已經高達數據計算能量消耗的2至3倍，這顯然不是一個好的現象。

為了解決這個問題，業界提出了一個“內存內計算”的概念，簡單來講就是將計算與內存集于一體。

據了解，過往研究人員雖一直試圖將兩者整合在一起，但問題在于鐵電材料和硅（構成晶體管的半導體材料）之間的界面。另外，鐵電RAM作為芯片上的獨立單元運行，本身能夠大幅提升計算效率的潛力受到限制。

對此，普渡大學電器與計算機工程教授Peide Ye、Richard J.和Mary Jo Schwartz帶領團隊找到了一種方法，能夠克服硅與鐵電材料之間的敵對關系。

Ye表示，“我們使用了具有鐵電特性的半導體，原本的兩種材料變成一種材料，這樣就不必擔心接口問題。”

據悉，該團隊找到的材料為α硒化銦，它不僅具備鐵電性能，也解決了“禁帶寬度”通常作為絕緣體而不是半導體常規鐵電材料的問題，這意味著電流無法通過，且沒有計算發生。

實驗過程中，通過對基于該材料構建的晶體管進行測試，普渡大學電氣和計算機工程博士后研究員Mengwei Si發現其性能可與現有的鐵電場效應晶體管相媲美，并稱通過進一步優化能夠獲得更好性能。

另外，因為α硒化銦材料的厚度僅為10nm，能夠允許更多的電流流過，有利于高性能鐵電隧道結的建立，讓芯片面積能夠縮小至及納米，從而打造晶體管密度更高、更節能的芯片。Ye說到，較薄的材料甚至可以減小到原子的厚度，也意味著隧道結兩側的電極可以小得多，這對于構建模擬人腦的電路非常有用。

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