普渡大学打造计算与存储一体化芯片，或推动类脑计算的发展

该团队找到了一种材料，它能够克服硅与铁电材料之间敌对的关系。

近日，普渡大学的研究团队从材料的角度出发，实现了芯片在计算的同时也能够存储。研究人员称，该芯片如若能在未来进一步改进，或将有利于类脑计算的发展。

当前，冯诺依曼架构是计算机以及处理器芯片的主流架构，在这一架构中，计算/处理和内存是两个完全区分的单元，计算/处理单元根据指令从内存中读取数据，在计算/处理单元完成相应任务后，再转回内存。只不过，以人工智能为例，其一大特色就是计算量大，若使用冯诺依曼架构，就需要频繁地读写内存，数据读写的能量消耗已经高达数据计算能量消耗的2至3倍，这显然不是一个好的现象。

为了解决这个问题，业界提出了一个“内存内计算”的概念，简单来讲就是将计算与内存集于一体。

据了解，过往研究人员虽一直试图将两者整合在一起，但问题在于铁电材料和硅（构成晶体管的半导体材料）之间的界面。另外，铁电RAM作为芯片上的独立单元运行，本身能够大幅提升计算效率的潜力受到限制。

对此，普渡大学电器与计算机工程教授Peide Ye、Richard J.和Mary Jo Schwartz带领团队找到了一种方法，能够克服硅与铁电材料之间的敌对关系。

Ye表示，“我们使用了具有铁电特性的半导体，原本的两种材料变成一种材料，这样就不必担心接口问题。”

据悉，该团队找到的材料为α硒化铟，它不仅具备铁电性能，也解决了“禁带宽度”通常作为绝缘体而不是半导体常规铁电材料的问题，这意味着电流无法通过，且没有计算发生。

实验过程中，通过对基于该材料构建的晶体管进行测试，普渡大学电气和计算机工程博士后研究员Mengwei Si发现其性能可与现有的铁电场效应晶体管相媲美，并称通过进一步优化能够获得更好性能。

另外，因为α硒化铟材料的厚度仅为10nm，能够允许更多的电流流过，有利于高性能铁电隧道结的建立，让芯片面积能够缩小至及纳米，从而打造晶体管密度更高、更节能的芯片。Ye说到，较薄的材料甚至可以减小到原子的厚度，也意味着隧道结两侧的电极可以小得多，这对于构建模拟人脑的电路非常有用。

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