近日，瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)在 Nature 上發(fā)表了題為《通過原子厚度半導(dǎo)體材料構(gòu)建存儲(chǔ)和計(jì)算單元》（Logic-in-memory based on an atomically thin semiconductor）的論文。

該研究成果通過一種單一體系結(jié)構(gòu)將邏輯運(yùn)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)兩種功能模塊有效整合到了一起，這或許為更高效計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)鋪平了道路。值得注意的是，這項(xiàng)技術(shù)尤其適合用于人工智能計(jì)算。

來自中國(guó)的博士生趙雁飛、王震宇等亦參與了本次論文寫作。

DeepTech 聯(lián)系到論文通訊作者 Andras Kis 及論文作者之一趙雁飛，她表示，本次研究由瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院（EPFL）納米級(jí)電子和結(jié)構(gòu)實(shí)驗(yàn)室（LANES）的 Andras Kis 教授最先發(fā)起并指導(dǎo)，同時(shí) Andras Kis 也是該論文的通訊作者，博士生 Guillherme Migliato Marega 在趙雁飛等人的協(xié)作下，一起完成了上述新型計(jì)算存儲(chǔ)二合一芯片的制備。

圖 | 存儲(chǔ)器中的邏輯

關(guān)于計(jì)算和存儲(chǔ)，目前業(yè)界流行的做法是盡量縮短存儲(chǔ)單元與計(jì)算單元的通信 “路徑”。以目前排名第一的日本超算 “富岳” 所搭載的 A64FX 為例，其芯片就采用了融合 CPU+GPU 的通用架構(gòu)，并且內(nèi)置了 7nm 的 HBM2 存儲(chǔ)器，每個(gè)芯片的內(nèi)存帶寬高達(dá) 1024 GB/s。

圖 |富岳A64FX 結(jié)構(gòu)示意圖

但問題依舊沒有從根本上解決，這些存儲(chǔ)單元和計(jì)算單元仍然是割裂開的，那么有沒有可能將它們 “合二為一” 呢？

我們目前用的計(jì)算機(jī)通常會(huì)在 CPU 處理數(shù)據(jù)，然后把數(shù)據(jù)傳遞到硬盤、或固態(tài)硬盤進(jìn)行存儲(chǔ)。

該模式已經(jīng)運(yùn)行幾十年，但顯然存在著更高效的方式，比如人類大腦。它被稱為是世界上最強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)，大腦中的神經(jīng)元，就可以同時(shí)處理和存儲(chǔ)信息。

基于此，Andras Kis 教授試圖通過模仿人類大腦，來研發(fā)出存儲(chǔ)單元和計(jì)算單元合二為一的芯片。思路確定后，該團(tuán)隊(duì)采用二硫化鉬（MoS2）作為通道材料，并將其用于開發(fā)基于浮柵場(chǎng)效應(yīng)晶體管（FGFETs）的存儲(chǔ)器中邏輯器件和電路。在演示可編程或非門之后，F(xiàn)GFETs 作為適用于可重構(gòu)邏輯回路的構(gòu)建模塊，可應(yīng)用在更復(fù)雜的可編程邏輯上。

據(jù)趙雁飛介紹，在本次研究中，博士生 Guillherme Migliato Marega 搭建出測(cè)試裝置、并獨(dú)立完成了電學(xué)測(cè)量。趙雁飛則用有機(jī)金屬化學(xué)氣相沉積法（MOCVD），制備了單層單晶體MoS2 材料。

博士生王震宇在同為通訊作者的 Aleksandra Radenovic 教授的指導(dǎo)下，進(jìn)行了拉曼光譜分析和晶圓級(jí)單層 MoS2 薄膜的生長(zhǎng)；博士后 Mukesh Tripathi 執(zhí)行了高分辨率透射電子顯微鏡（HRTEM）測(cè)量和模擬；Guillherme Migliato Marega 和博士后 Ahmet Avsar 以及 Andras Kis 教授共同負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析和總結(jié)，并在所有作者的協(xié)助下撰寫出論文手稿，論文大概可分為四個(gè)要點(diǎn)：類腦的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)、門電路及可編程的設(shè)計(jì)、半導(dǎo)體材料的選定、以及在實(shí)驗(yàn)室的樣品制作。

據(jù)悉，該芯片由二硫化鉬制成，二硫化鉬是一種由鉬和硫組成的化合物，它在制造非常小的晶體管、發(fā)光二極管（LED）和太陽(yáng)能電池方面具有非常大的潛力。

Andras Kis 表示，在厚度為 0.65 納米的 MoS2 片中，電子可以像在厚度為 2 納米的硅片中一樣有效移動(dòng)，并且其能耗可以較后者減少 10 萬(wàn)倍。

MoS2 材料具有很好的電氣特性，可以對(duì)其構(gòu)建的晶體管電導(dǎo)率進(jìn)行精確且連續(xù)的控制，這是石墨烯無法比擬的。并且，二硫化鉬對(duì)浮柵場(chǎng)效應(yīng)晶體管中存儲(chǔ)的電荷非常敏感，因此研究人員可以開發(fā)出能同時(shí)用作存儲(chǔ)器存儲(chǔ)單元和可編程晶體管的電路。此外，二硫化鉬還能將多個(gè)處理功能整合到單個(gè)電路中，并根據(jù)需要進(jìn)行更改。

芯片構(gòu)建于浮柵場(chǎng)效應(yīng)晶體管（FGFET）的基礎(chǔ)之上，這些晶體管能夠長(zhǎng)時(shí)間存儲(chǔ)電荷，即能實(shí)現(xiàn)“非易失性存儲(chǔ)”，未來可以廣泛應(yīng)用于相機(jī)、智能手機(jī)和計(jì)算機(jī)的閃存系統(tǒng)中。

本次研究中涉及到的浮柵內(nèi)存結(jié)構(gòu)如下圖所示，它主要包含一個(gè)本地鉻 / 鈀底柵和一個(gè)薄膜鉑浮柵，這種組成使其具有連續(xù)、且光滑的表面，進(jìn)而帶來金屬表面粗糙度的降低，頂部隧穿氧化層與 2D 通道交界處的電介質(zhì)紊亂也可借此降低，最終裝置性能和穩(wěn)定性得以提高。

圖 | 內(nèi)存設(shè)備架構(gòu)

如下圖所示，本次研究的所有裝置部件，都以可擴(kuò)展的方式進(jìn)行裝配，所以沒有使用任何剝離型材料（剝離：物理、化學(xué)作用后產(chǎn)生的一種現(xiàn)象）。

圖 | 存儲(chǔ)器陣列的光學(xué)顯微圖示

對(duì)于將邏輯運(yùn)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)放到同一架構(gòu)的好處， Andras Kis 表示：“我們的電路設(shè)計(jì)具有多個(gè)優(yōu)勢(shì)。它可以減少與在內(nèi)存單元和處理器之間傳輸數(shù)據(jù)相關(guān)的能量損耗，減少計(jì)算操作所需的時(shí)間，并減少所需的空間。這為更小、更強(qiáng)大和更節(jié)能的設(shè)備打開了大門?！?/p>

存算一體化的突破之日，也是 AI 算力瓶頸的突破之日。為解決上述問題，微軟、英特爾等公司，已經(jīng)投資過該技術(shù)方向，但是目前仍未誕生可大范圍應(yīng)用的產(chǎn)品。

本次瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院由提出的新辦法，有望解決上述難題。該研究的負(fù)責(zé)人 Andras Kis 教授表示：“這種電路運(yùn)行兩種功能的能力類似于人腦的工作方式，（就像）神經(jīng)元（一樣）既能夠存儲(chǔ)記憶又能夠進(jìn)行心理計(jì)算。”

趙雁飛告訴 DeepTech，該團(tuán)隊(duì)在二維材料半導(dǎo)體領(lǐng)域建樹頗多。他們?cè)?2010 年設(shè)計(jì)出第一個(gè)由厚度僅為 0.7nm 的單層 MoS2 組成的晶體管芯片，隨后又發(fā)表出其他基于單層過渡金屬硫化物（TMDC）的重要成果，其中包括 2013 年發(fā)布的第一款基于 MoS2 的閃存設(shè)備。

該團(tuán)隊(duì)的第一批電子芯片制備，都是基于手工剝離的 MoS2材料制成的，成功率都比較低。在當(dāng)時(shí)的知識(shí)體系和實(shí)驗(yàn)條件下，研究人員并不清楚如何增強(qiáng)芯片可靠性。此后，該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，用當(dāng)前的知識(shí)可以制造出結(jié)合閃存和晶體管的電路，并可做到只用閃存就能完成記憶和運(yùn)算等所有工作。

來自湖北黃岡的 90 后 “芯片學(xué)者”

今年 27 歲的趙雁飛，出生于湖北黃岡，年少時(shí)隨父母在武漢學(xué)習(xí)和定居。2011 年，她考上浙江大學(xué)，就讀于材料科學(xué)與工程學(xué)院，并獲得工學(xué)學(xué)士學(xué)位。

在本科后半段，浙大老師幫她獲取了很多實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目參與機(jī)會(huì)，這些經(jīng)歷也幫她申請(qǐng)來 EPFL 留學(xué)的機(jī)會(huì)。來到 EPFL 后，她繼續(xù)材料學(xué)科的學(xué)習(xí)，并于 2018 年取得理學(xué)碩士學(xué)位。在修課的同時(shí)，她曾先后加入三個(gè)實(shí)驗(yàn)室，期間也在瑞士 ABB 公司的研發(fā)部門實(shí)習(xí)過半年。

她告訴 DeepTech，這些不同的經(jīng)歷給予她探尋自己科研興趣的機(jī)會(huì)，在碩士畢業(yè)論文期間，她對(duì)現(xiàn)在的導(dǎo)師 Andras Kis 教授所做的二維材料和器件領(lǐng)域產(chǎn)生了極大的好奇，因此便留在組里并最終確定了以 “提升二維材料電學(xué)性能” 為課題來攻讀她的博士學(xué)位。

論文第一作者 Guillherme Migliato Marega 和趙雁飛的經(jīng)歷頗為相似，他告訴 DeepTech，自己于 1994 年出生于巴西圣保羅的一個(gè)鄉(xiāng)村大學(xué)城圣卡洛斯，高中畢業(yè)后，進(jìn)入圣保羅大學(xué)（USP）學(xué)習(xí)電子工程學(xué)專業(yè)，并參與 USP 和法國(guó)里昂中央理工學(xué)院一起開設(shè)的雙學(xué)位課程，最終獲得工程師文憑。在此期間，他廣泛參與各種小型課程研究項(xiàng)目。在開始博士生涯的前一年，他與巴西一位教授進(jìn)行了一次關(guān)于二維材料的對(duì)話。這場(chǎng)談話也成為他后續(xù)研究的啟蒙，自此他對(duì)此類材料可能帶來的電子應(yīng)用充滿熱情，這促使其聯(lián)系了在該領(lǐng)域開拓出 TMDC 的 Andras Kis 教授，并最終確定以 “開發(fā)最先進(jìn)的內(nèi)存處理器” 為課題來攻讀他的博士學(xué)位。

這兩位來自不同國(guó)家的 90 后學(xué)者，在本次論文中表示：“內(nèi)存和邏輯的這種直接集成可以提高處理速度，為基于 2D 材料的節(jié)能電路實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)和非易失性計(jì)算開辟了道路?！?/p>

談及應(yīng)用場(chǎng)景，趙雁飛表示，理論上講這種方法可替代手機(jī)或計(jì)算機(jī)中的處理器。即使最終無法實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，它也可以用于信號(hào)處理，如芯片上的圖像或聲音處理。

最后她補(bǔ)充道，該研究目前仍處于早期階段，本次只實(shí)現(xiàn)了小規(guī)模電路的落地。未來有待解決問題是這些電路能否大規(guī)模制造，以及是否會(huì)帶來經(jīng)濟(jì)效益。

原文標(biāo)題：兩位年輕中國(guó)芯片科學(xué)家的雄心：全新通道材料實(shí)現(xiàn)存算一體化，志在突破AI算力瓶頸

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