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荊鳳德教授團隊找出超低功耗memory 將減低未來的積體電路功率達10倍之多

时间:10-02 整理:3721RD 点击:
交通大學電子工程系荊鳳德教授團隊找出超低功耗快速上升電晶體及單電晶體動態隨機存取記憶體,將減低未來的積體電路功率達10倍之多,實現行動裝置10天充一次電的期望。研究成果刊登為IEEE Newsletter通訊封面故事,更受邀發表技術簡介「節能電子元件的趨勢」於2014年的IEEE通訊。依國際技術藍圖所示,新型「鰭狀電晶體」的微縮在2016年7奈米時即遇到技術瓶頸,因電晶體的電性通道長度只有3~4 奈米,造成電子的直接量子穿隧以及無法容忍的漏電流,因此必須發明出超越鰭狀電晶體的電晶體。然電晶體從Bardeen, Shockley & Brattain於1948年發明以來,任何大幅的改良如高介電係數電晶體及鰭式電晶體,均十分困難且重要,這也是IBM近日宣布投入30億美元於7奈米技術的原因。動態隨機存取記憶體(DRAM)於2015年也會遇到技術瓶頸。DRAM是由一電晶體與一電容組合而成,相較電晶體,電容的漏電流導致額外的功率消耗,因而消耗了系統晶片大量的功率。雖然有介電值高達100以上的鈦酸鍶等材料,然其需使用較厚的介電層減低漏電流,無法填入愈來愈小的DRAM中,只好轉為增加電容的高度方式來製作DRAM。目前DRAM電容的高/寬比已接近製程極限,須研發出新的結構設計。目前減低電晶體漏電流的方法是降低電壓,然而低電壓電流輸出亦隨之減少,造成積體電路的速度減慢。荊鳳德教授的研究團隊利用鍺電晶體,以鍺取代傳統矽作為傳導材料,擁有較矽電晶體遷移率高2.6倍之重大優勢。鍺電晶體可使未來的電晶體工作電壓從目前的0.7伏降低至0.35伏,功率改善及節能減碳達4倍之多;較Intel的砷化銦鎵電晶體更低漏電流、較少光罩數,但獲得更簡化的製程以及低成本、高良率。
雖然使用高速材料的鍺電晶體可降低驅動電壓、功率及漏電流,仍無法達到張忠謀董事長於2014年台灣半導體協會喊出的「10倍功率降低」目標,因電壓降低的極限為電晶體開啟時的電流/電壓上升速率。為了解決此問題,普渡大學博士生Salahuddin(現加入UC Berkeley胡正明院士團隊)及 Datta教授提出新物理機制「負電容電晶體」;此系列理論與模擬論文已發表,卻由荊鳳德教授研究團隊完成第一個成功的電晶體,使用高介電係數氧化鉿鋯的「鐵電效應」,形成等效負電容,達到電晶體開啟時電流與電壓皆快速上升,速率遠快於目前的電晶體。此突破將減低未來的積體電路功率達10倍之多,達到節能行動裝置可10天充一次電的目標,進而改善人類的生活方式。
此鐵電效應亦可形成記憶功能。研究團隊發表的氧化鉿鋯電晶體DRAM為單一電晶體結構,與目前電晶體完全相容,可與電晶體微縮至7奈米,而速度快上目前DRAM千倍,相較IBM2014發表結合運算記憶功能的記憶體處理器─神經元類人腦,更簡單且更先進。
這項重大突破未來將對超低功耗的積體電路技術及節能減碳帶來革命性的影響,荊鳳德教授也邀請IBM資深經理、東芝首席研究員、UCLA、UC Berkeley教授組成IEEE電子材料技術委員會,共同推動此創新超低耗能電子元件。

新開發的科技嗎?
將減低未來的積體電路功率達10倍之多 ..有人知道這技術嗎?

故弄玄虚,搞到最后原来就是FeRam。
铁电效应和尺寸关系很大,当真确定氧化铪锆可以scaling-down?
抗辐照性能如何?
我还是看好mram,毕竟半导体材料的迁移率不可金属相提并论。

能不能谈一谈ReRAM有没有前景

最近比较热,科研上都喜欢搞新鲜的,但你看到企业基本不搞。因为所谓的“导电丝”是靠物质的迁移产生的,虽然导通比很高,但大家都觉得工作次数多了不可靠,而且状态改变不可能像FeRam和mram那么快,毕竟后者只需要“电畴/磁畴”翻转就可以了。
但是未来很难说,毕竟很多物理现象我们还没解释清楚(比如纳米线庞磁阻…)

IEEE Newsletter通訊封面 .
所以是新一代 feRam . FeRam 以前商用好像只有 toshiba 8051 (or MCU) 代替一般 eeprom 方式
但使用 FeRAM 不多吧.
MRAM 也不常見

mram现在只有Everspin有64Mbit的试用片,最近TDK展示了8Mbit的demo。
主要问题在于材料的写电流密度太高,单位面积发热太大,目前还在找方案。
FeRam有Toshiba和NEC的方案。以前就是因为scaling-down存在问题(电畴有体积效应)所以没法做成高密度。
这个氧化铪锆如果真如文章所说有那么牛逼,倒是有可能引起全面的研究热潮。话说铁电已经做了好多年了,一直没什么成果。
高密度non-volatile memory绝对是人类发展的大趋势,这可是可以改变现有计算机结构方案的牛逼玩意。甚至有可能实现理论上预言的能将“存储”和“运算”集成于一体的类“神经元”计算机单元。

nice and helpful

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