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“我們將鐵電晶體管的物理柵長縮減到了1納米極限。”2月23日，北京大學(xué)電子學(xué)院研究員邱晨光告訴科技日報記者，團隊創(chuàng)造性地制備了迄今尺寸最小、功耗最低的鐵電晶體管，有望為AI芯片算力和能效提升提供核心器件支撐。相關(guān)研究成果在線發(fā)表于《科學(xué)·進展》上。
據(jù)介紹，當前AI算力普遍面臨“內(nèi)存墻”問題，即計算時數(shù)據(jù)的存儲與運算分處于不同區(qū)域，“隔墻”調(diào)用嚴重制約了AI芯片性能提升。
與傳統(tǒng)半導(dǎo)體邏輯晶體管不同，鐵電晶體管（FeFET）同時兼具存儲和計算能力。“它像人腦的神經(jīng)元一樣，將存儲和計算功能合二為一，有望徹底打破傳統(tǒng)計算架構(gòu)中‘存儲’與‘計算’分離導(dǎo)致的效率瓶頸。”邱晨光介紹，鐵電晶體管“存算一體”的能力更符合AI芯片進化的方向，業(yè)內(nèi)將其視為神經(jīng)形態(tài)計算方面最具潛力的新型基礎(chǔ)器件。
然而，傳統(tǒng)鐵電晶體管存在能耗過高、邏輯電壓不匹配等短板限制了其大規(guī)模應(yīng)用。為此，北京大學(xué)邱晨光研究員—彭練矛院士團隊，利用納米柵極結(jié)構(gòu)設(shè)計，巧妙解決了鐵電材料“改變極化狀態(tài)”需要高電壓高能耗的問題。
“我們持續(xù)精進工藝，將鐵電晶體管的物理柵長縮減至極限1納米，這一精度達到原子尺度，促成鐵電層內(nèi)部形成高強度電場，僅需極少外部能量（0.6V電壓）激發(fā)，即可輕松翻轉(zhuǎn)鐵電極化。”邱晨光表示，這一技術(shù)打破了傳統(tǒng)鐵電晶體管的物理限制，使得能耗比國際最好水平整整降低了一個數(shù)量級。
“納米柵的設(shè)計就好像是對電場進行了‘杠桿放大’，能夠以極低的電壓代價，驅(qū)動鐵電材料發(fā)生極化反轉(zhuǎn)，從而在物理機制上實現(xiàn)了能耗的跨越式降低。”邱晨光進一步解釋，有著超低工作電壓與極低能耗特性的納米柵鐵電晶體管，不僅能為構(gòu)建高能效數(shù)據(jù)中心提供核心器件方案，也為發(fā)展下一代高算力人工智能芯片奠定關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)。
“我們將鐵電晶體管的物理柵長縮減到了1納米極限。”2月23日，北京大學(xué)電子學(xué)院研究員邱晨光告訴科技日報記者，團隊創(chuàng)造性地制備了迄今尺寸最小、功耗最低的鐵電晶體管，有望為AI芯片算力和能效提升提供核心器件支撐。相關(guān)研究成果在線發(fā)表于《科學(xué)·進展》上。
據(jù)介紹，當前AI算力普遍面臨“內(nèi)存墻”問題，即計算時數(shù)據(jù)的存儲與運算分處于不同區(qū)域，“隔墻”調(diào)用嚴重制約了AI芯片性能提升。
與傳統(tǒng)半導(dǎo)體邏輯晶體管不同，鐵電晶體管（FeFET）同時兼具存儲和計算能力。“它像人腦的神經(jīng)元一樣，將存儲和計算功能合二為一，有望徹底打破傳統(tǒng)計算架構(gòu)中‘存儲’與‘計算’分離導(dǎo)致的效率瓶頸。”邱晨光介紹，鐵電晶體管“存算一體”的能力更符合AI芯片進化的方向，業(yè)內(nèi)將其視為神經(jīng)形態(tài)計算方面最具潛力的新型基礎(chǔ)器件。
然而，傳統(tǒng)鐵電晶體管存在能耗過高、邏輯電壓不匹配等短板限制了其大規(guī)模應(yīng)用。為此，北京大學(xué)邱晨光研究員—彭練矛院士團隊，利用納米柵極結(jié)構(gòu)設(shè)計，巧妙解決了鐵電材料“改變極化狀態(tài)”需要高電壓高能耗的問題。
“我們持續(xù)精進工藝，將鐵電晶體管的物理柵長縮減至極限1納米，這一精度達到原子尺度，促成鐵電層內(nèi)部形成高強度電場，僅需極少外部能量（0.6V電壓）激發(fā)，即可輕松翻轉(zhuǎn)鐵電極化。”邱晨光表示，這一技術(shù)打破了傳統(tǒng)鐵電晶體管的物理限制，使得能耗比國際最好水平整整降低了一個數(shù)量級。
“納米柵的設(shè)計就好像是對電場進行了‘杠桿放大’，能夠以極低的電壓代價，驅(qū)動鐵電材料發(fā)生極化反轉(zhuǎn)，從而在物理機制上實現(xiàn)了能耗的跨越式降低。”邱晨光進一步解釋，有著超低工作電壓與極低能耗特性的納米柵鐵電晶體管，不僅能為構(gòu)建高能效數(shù)據(jù)中心提供核心器件方案，也為發(fā)展下一代高算力人工智能芯片奠定關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)。