邱晨光研究員和彭練矛院士帶領的團隊在芯片基礎器件上取得進展。他們研制出一種新型鐵電晶體管,尺寸達到當前全球最小水平。這種成果直接針對人工智能計算面臨的能源難題而來。
當時數(shù)據(jù)中心和高端設備對算力的需求越來越大,傳統(tǒng)芯片在處理海量數(shù)據(jù)時能耗問題突出。團隊選擇從器件結構入手,避開了部分外部設備的限制,專注材料和設計的創(chuàng)新。
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芯片行業(yè)這些年一直圍繞材料極限在努力。硅基路線發(fā)展到極小尺度后,電子行為變得難以掌控,漏電和發(fā)熱成為常見現(xiàn)象。計算和存儲分開設置,導致數(shù)據(jù)來回搬運消耗不少電力。業(yè)內把這種瓶頸叫做內存墻,它制約了人工智能模型的效率。
北京大學團隊注意到這個問題,早幾年就開始探索鐵電材料的應用潛力。這種材料本身能實現(xiàn)存算一體,但過去電壓門檻高,難以和現(xiàn)有電路匹配。團隊這次通過結構調整,解決了這個老難題。
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團隊在實驗中引入納米柵極設計。柵極作為晶體管的關鍵控制部分,被做得很細很尖。這種設計讓電場在鐵電層內部高度集中,像杠桿一樣放大作用力。結果外部電壓需求大幅下降,和主流邏輯電路的水平接近。器件整體結構采用碳納米管作為柵極材料,結合二維半導體和鐵電薄膜,形成垂直堆疊的異質集成。整個過程依靠實驗室精密工藝完成,界面質量控制到位,確保電學性能穩(wěn)定。
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這種晶體管在微觀尺度下展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。柵長縮小到原子級極限時,電場匯聚效應反而增強,存儲特性得到改善。這和傳統(tǒng)平板結構的想法不一樣,打破了尺寸越小性能越差的常規(guī)認知。測試顯示器件開關速度快,能耗水平比之前國際報道低不少。電流開關比高,記憶窗口清晰,適合高密度集成。團隊把這些特性總結成新物理機制,為亞1納米節(jié)點芯片提供了一種選擇。
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成果發(fā)表在國際期刊科學進展上。論文詳細描述了納米柵極的電場增強原理,以及它對鐵電極化翻轉的幫助。北京大學電子學院很快對外公布細節(jié),科技日報等媒體跟進報道。業(yè)界開始關注這項技術對數(shù)據(jù)中心和邊緣計算的潛在影響。人工智能訓練需要大量存儲和計算合一的器件,這種晶體管正好匹配需求,能減少數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)的浪費。
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團隊還申請了相關中國專利,形成自主知識產權體系。這些專利覆蓋器件結構和工藝兼容方案,能和現(xiàn)有NAND架構以及嵌入式系統(tǒng)結合。彭練矛院士長期研究碳基電子學,積累了材料制備經驗。邱晨光研究員專注器件優(yōu)化,兩人在合作中互補,推動實驗從概念到驗證。
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說到芯片自主發(fā)展,這項進展提供了一個新思路。過去行業(yè)依賴特定設備推進制程,現(xiàn)在團隊展示出材料創(chuàng)新的另一條路。碳納米管和二維材料的組合,在低功耗方向有明顯潛力。未來如果擴展到晶圓級制造,就能支持更多人工智能應用場景。數(shù)據(jù)中心能耗降低后,整體運營成本也會跟著下來,老百姓用到的智能設備續(xù)航和性能都有改善空間。
當然從實驗室到量產還有距離。碳納米管純度控制、陣列排列均勻性,以及大面積材料貼合,都是工程上需要攻克的點。半導體產業(yè)鏈接下來會接手這些任務,逐步優(yōu)化工藝參數(shù)。團隊已經完成原型驗證,之后會繼續(xù)深化研究,確保技術落地更可靠。國內企業(yè)也在關注這項成果,準備開展合作驗證。
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這項工作放在全球半導體格局里看,有它的現(xiàn)實意義。人工智能浪潮下,能效成為核心競爭力。傳統(tǒng)路線遇到物理瓶頸時,新結構和新材料就能發(fā)揮作用。北京大學團隊這次在1納米尺度上的突破,證明國內科研有能力在關鍵領域領先一步。整個過程靠的是長期積累和精準設計,沒有走彎路。
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