深圳大学联合西安交大等发Science

8月22日,深圳大学与西安交通大学科研工作又传喜讯。深圳大学材料学院饶峰特聘教授与美国约翰霍普金斯大

8月22日,深圳大学与西安交通大学科研工作又传喜讯。深圳大学材料学院饶峰特聘教授与美国约翰霍普金斯大学马恩教授、西安交通大学张伟教授合作,在面向高精度神经元计算应用的相变存储材料与器件研究方面取得重要进展。该成果以Phase-change heterostructure enables ultralow noise and drift for memory operation(超低噪声与漂移的相变异质结存储器)为题于2019年8月22日由Science杂志以First Release形式发布。饶峰教授为本论文共同通讯作者,团队成员丁科元博士后为第一作者,深圳大学材料学院为本论文第一单位。

△论文截图

随着人工智能、大数据、超级计算机的迅猛发展,要求传统商用计算体系架构更加低功耗、高效率、低成本。当前传统的冯诺依曼计算体系架构采用二进制数字信号且数据处理与存储分离,约40%的能耗仅用于数据的往返搬运而非计算或存储。为此业界近年来致力于研发基于新型非易失性存储技术的类脑神经元计算器件(Neuro-inspired computing devices),从而实现非冯诺依曼架构的全新计算体系,实现存算一体以及模拟信号处理,实现整体计算性能、效率的数量级提升,以应对后摩尔定律时代微纳电子产业跨越式发展需求。

相变随机存储器(Phase-change random-access memory,PCRAM)是最成熟的新型非易失性存储器技术,2015-2018年间已实现商业化:Intel量产128-512 GB傲腾Optane芯片已作为持久性存储器(Persistent memory)替代闪存(NAND Flash)及部分内存(DRAM);近年来基于先进的PCRAM技术研发神经元计算器件已成为业界研发焦点。然而商用PCRAM器件在反复可逆相变操作过程中,Ge2Sb2Te5(GST)材料组分逐步偏析乃至出现较大孔洞,其非晶相具有本征的电阻值随时间显著漂移特性,且在结晶化时亦存在较大的随机性,致使多数据态存储操作时各态电阻值波动较大,导致高密度存储阵列的单元间与单元内反复多次操作一致性、协同性低下,造成神经元计算时噪声颇高,严重制约了高精度、高效率神经元计算器件的开发。

△相变异质结PCH器件准二维相变与抑制组分偏析,确保超低数据态电阻波动。

聚焦此关键科学问题,饶峰、马恩与张伟通力合作,提出了一种新式的相变异质结(Phase-change heterostructure,PCH)设计,由多个交替堆叠的相变层与限制层构成,并通过原位加热且低速生长的多层薄膜磁控溅射沉积技术实现了高质量PCH薄膜的制备。该PCH可有效抑制玻璃态相变材料结构弛豫以及反复可逆相变过程中的组分偏析,将PCRAM器件数据态的阻值波动和漂移降低到前所未有的水平。该PCH基PCRAM器件在迭代RESET操作时可实现9个稳定的多态存储(各电阻态阻值漂移系数小于~0.005,远低于非晶GST器件的~0.11),并在累积SET操作时器件电导呈现高一致性(波动小于9%,而GST器件波动则超过40%);这些优越的性能适用于精准矢量矩阵乘法计算(precise vector-matrix multiplication calculations)、快速时序相关探测(rapid temporal correlation detections)和其他要求高精度和高一致性的机器学习任务(machine-learning tasks)。此外,相比GST基器件而言,PCH器件的操作速度快一个数量级(达亚10 ns级)、操作寿命提升三个数量级、操作功耗降低超过87%,亦为发展DRAM型高性能PCRAM器件提供了可行的解决方案。值得指出的是,PCH结构所采用的多层膜制备技术并不会大幅增加芯片制造成本或需开发额外复杂的工艺,可完美匹配现有PCRAM量产工艺,将有助于大力推进基于先进微电子技术的高性能神经元感知芯片的开发。

△相变异质结PCH器件超低数据态阻值漂移与高精度的迭代RESET和累积SET操作。

深大 团队 开展 该项 工作 获 得了国家自然科学基金 优 秀青年基金 项 目、广 东 省重大科研基 础 研究 项 目、深圳市基 础 研究科学布局 项 目的 资 助。

饶峰特聘教授为本论文共同通讯作者,团队成员丁科元博士后为第一作者,深圳大学材料学院为本论文第一单位。西安交大王疆靖博士、周宇星硕士,浙江大学田鹤教授为共同第一作者;合作者包括路璐博士(西安交大)、贾春林教授(西安交大、德国于利希研究中心)以及Riccardo Mazzarello教授(德国亚琛工大);其他合作单位包括中科院上海微系统所、榆林学院。

本项工作是饶峰教授继2017年11月Science发表变革传统冯诺伊曼计算体系架构的超高速缓存(SRAM)级钪锑碲相变存储材料与器件研究成果:Reducing the stochasticity of crystal nucleation to enable sub-nanosecond memory writing. Rao et al., Science 358, 1423–1427 (2017),之后的又一重大进展。2019年6月饶峰教授还应邀在Science发表观点论文:Catching structural transitions in liquids. Rao et al., Science 364, 1032–1033 (2019),评述了相变存储材料相变过程中的液-液转变以及结晶动力学大幅反差的结构根源,并提出了下一步实验与计算的研究方向。

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