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          看看國外廠商正在發(fā)力研究的這些新技術(shù)

          作者: 時間:2018-12-25 來源:半導(dǎo)體行業(yè)觀察 收藏

            但I(xiàn)MEC的研究人員宣稱他們找到了新的解決方法。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/201812/395988.htm

            首先我們先看一下其原理。所有的存儲器都包括電容器—晶體管對的陣列,他們通過充放電將其數(shù)據(jù)作為電荷存儲在電容器中;電荷的存在表示“1”,不存在時是“0”。這些數(shù)字的操作是計算機(jī)編程的基礎(chǔ)。但由于空間限制,使得難以在Pitch內(nèi)封裝足夠的電容,因此業(yè)界難以將擴(kuò)展到16nm及更小的工藝制程。

          看看國外廠商正在發(fā)力研究的這些新技術(shù)

            IMEC研究人員則表示,他們使用了使用新的介電材料(SrTiO3或STO),并使用原子層沉積(ALD)工藝去Pattern,打造了11nm的柱狀電容。通過調(diào)整電容器和生長它的SrRuO3(SRO)外延模板的材料特性,研究人員實現(xiàn)了非常高的介電常數(shù)(k~118)和低漏電(±1V時10-7 A / cm2)。這意味著可以使用柱形電容器代替現(xiàn)有的杯形電容器,而不會在降低數(shù)據(jù)存儲能力方面付出太多代價。這些結(jié)果使STO電容器適用于16nm和更小的持續(xù)縮放。

            IBM在多個新領(lǐng)域的探討

            普通人對于IBM的了解,就是他們曾經(jīng)的PC和Power處理器,但其實過去多年來,IBM在很多先進(jìn)半導(dǎo)體科技上的研發(fā)領(lǐng)先于很多廠商,在本屆的IEDM2018上,他們也帶來多個對未來技術(shù)發(fā)展的想法分享:

            首先是Electrochemical Synaptic Cell。

            按照IBM的說法,我們現(xiàn)在為神經(jīng)形態(tài)計算研發(fā)的Synaptic Cell (如RRAM和PCM等非易失性存儲技術(shù))具有非理想的切換特性(例如,不對稱的重量更新(asymmetric weight update),有限的耐用性(limited endurance)和高水平隨機(jī)性(elevated levels of stochasticity)或隨機(jī)行為(random behavior)))。

            為解決這些問題,IBM研究人員將介紹一種新型可擴(kuò)展電化學(xué)隨機(jī)存取存儲器(electrochemical random access memory,簡稱ECRAM)器件,該器件基于氧化鎢(WO3)中的鋰(Li)離子嵌入,可用作可擴(kuò)展的synaptic cell。這些非易失性ECRAM顯示出高水平的開關(guān)對稱性和線性度,良好的數(shù)據(jù)保持能力,以及多達(dá)1,000個離散電導(dǎo)水平,這可用于大型存儲器陣列中的多級操作。

            研究人員還展示了這個器件成功的高速編程能力。他們使用5ns脈沖寬度和300x300nm2 ECRAM器件。對于縮放的100x100nm2器件,預(yù)計具有1 fJ的超低開關(guān)能量?;趯嶒灁?shù)據(jù)的MNIST圖像識別模擬顯示96%的準(zhǔn)確度。

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            其次,解決內(nèi)存計算的主要挑戰(zhàn);

            李飛在文章《內(nèi)存內(nèi)計算,下一代計算的新范式?》中說到了“內(nèi)存墻”問題,而IBM在IEDM 2018上帶來了解決基于PCM內(nèi)存內(nèi)計算的一個大挑戰(zhàn)——“精度有限”。他們提出了一種設(shè)備級解決方案,也就是他們所說的Proj-PCM。

            據(jù)介紹,這個方案可以實現(xiàn)AI相關(guān)計算所需的標(biāo)量乘法數(shù)學(xué)(scalar multiplication mathematics)的高精度(8位)和低功率(60 nW)。相變材料是高度非線性的,新穎的Proj-PCM器件采用所謂的projection segment(金屬電阻器),以便在讀取存儲器時穩(wěn)定材料的電導(dǎo)(electrical conductance),從而降低噪聲和溫度漂移。他們構(gòu)建了一個用于圖像識別的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),包括30個Proj-PCM設(shè)備并對其進(jìn)行離線訓(xùn)練,之后即使在高溫下也能表現(xiàn)出無差錯的模式識別性能。

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            這個方案具有存儲和處理數(shù)據(jù)的雙重功能,其單獨(dú)的架構(gòu)調(diào)整可以將能耗降低90%以上,并且相變存儲器(PCM)可以獲得額外的性能提升。該屬性使其能夠執(zhí)行計算,研究人員預(yù)測的PCM(Proj-PCM)使PCM在很大程度上不受電導(dǎo)變化的影響,從而實現(xiàn)比以前更高的精度。按照論文介紹,這個方案不但能夠以 8-bit 精度訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,同時保持圖像、速度、文本數(shù)據(jù)集類別的模型精度。

            除此之外,IBM還在探索用III-V族材料代替Si溝道材料的方法。

            他們表示,III-V材料提供了硅沒有的幾個優(yōu)點(diǎn):如較低的有效質(zhì)量,較高的遷移率和直接的帶隙,這使它們更適合光子和隧道器件。硅已經(jīng)并將繼續(xù)成為電子行業(yè)的首選半導(dǎo)體,因為Si豐富,低成本,堅固并且在高質(zhì)量SiO 2氧化物方面提供理想的鈍化。為了結(jié)合兩者的優(yōu)點(diǎn),在Si上集成III-V材料具有很高的技術(shù)和經(jīng)濟(jì)意義,并且已經(jīng)被追求了多年。

            如下圖所示,與基于Si的電路緊密“聯(lián)系”的III-V器件可以提高系統(tǒng)性能,甚至可以實現(xiàn)新的應(yīng)用領(lǐng)域,預(yù)期其系統(tǒng)制造成本將顯著低于分立芯片封裝方法。

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          Si上III-V材料和器件的各種應(yīng)用空間的示意圖

            他們開發(fā)了一種新的外延生長方法,在在Si上沉積III-V材料,從而獲得良好的材料質(zhì)量。最重要的一點(diǎn)是,該工藝與CMOS工藝兼容,這就是他們所謂的“模板輔助選擇性外延”(Template-Assisted-Selective-Epitaxy,縮寫TASE)工藝。

            據(jù)介紹,IBM的這個工藝設(shè)計是為了將高遷移率材料集成成納米級別的sheets而設(shè)計的,他們也Si上集成了高性能InGaAs GAA nanosheet N-FETs。據(jù)報道,Nanosheets的厚度可以做到10nm,晶體管的柵極長度小于40nm,且柵極金屬環(huán)繞通道,以實現(xiàn)最佳的柵極控制。

            Si上集成三五族材料的范例

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            這些器件具有出色的電流驅(qū)動能力(Ion =355μA/μm),以及72 mV / decade的亞閾值擺幅(subthreshold swing)。研究人員表示,通過縮放柵極長度/nanoshee尺寸可以進(jìn)一步提高器件性能,且這些器件與當(dāng)前的硅制造工具兼容。

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          Template-Assisted-Selective-Epitax

            在這場大會上,還有量子計算、無線通信、寬帶系功率電子和存儲等多方面的分享。正是在一代代研究人員的努力下,我們才有了今天的電子世界。相信更美好的未來值得期待。


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          關(guān)鍵詞: DRAM GAA-FET

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