（文章來源：環球創新智慧）

據美國普渡大學官網近日報道，該校工程師將晶體管與鐵電隨機存取存儲器結合成一種新設備，該設備集信息處理與存儲功能于一身。

如今，數字計算機，特別是超級計算機，已具備非常強大的計算能力。但是面對某些復雜問題時，傳統計算機還是無法勝任，不能像人腦那樣低能耗、高效率地進行運算并解決問題。這個問題的主要原因是，傳統計算機大多采用了馮·諾依曼體系結構。馮·諾依曼體系結構是由美籍匈牙利科學家馮·諾依曼（John von Neumann）于1946年提出的。

在馮·諾依曼體系結構中，存儲器存儲程序指令和數據；處理器執行指令與處理相關數據。可是，存儲器與處理器是完全分離的兩個單元，數據需要在處理器與內存之間來回移動。隨著計算機技術不斷進步，處理器速度不斷提高，內存容量也不斷擴大，可是內存訪問速度的增長卻緩慢，成為了計算機整體性能的一個重要瓶頸，也就是所謂的“內存墻”問題。因此，無論硬件可以做得多小或者多快，架構中都存在著這樣一個固有的瓶頸。

相比之下，人腦優勢明顯。它不僅可并行處理和存儲大量數據，而且能耗極低。人腦處于全方位的互聯狀態，其中的邏輯和記憶功能緊密關聯，其密度和多樣性均是現代計算機的數十億倍。因此，科學家們希望從人腦結構中汲取靈感，來解決傳統計算機所固有的問題。他們試圖模仿人腦的神經元與突觸，在同一地點處理和存儲信息。為此，他們努力打造了許多新型器件，其中比較典型的有憶阻器、光學類腦計算芯片等。

研究人員們在《自然·電子學（Nature Electronics）》期刊上詳細描述了這一方案。該方案通過解決另一個問題來實現這個目標，也就是說，將晶體管與所謂的“鐵電隨機存取存儲器（ferroelectric RAM）”結合起來。鐵電隨機存取存儲器比大多數計算機中使用的存儲技術性能更高。

數十年來，研究人員們一直嘗試將信息處理與存儲功能合二為一，但問題出現在鐵電材料與硅（組成晶體管的材料）之間的界面上。相反，鐵電隨機存儲器作為芯片上的獨立單元來運行，限制了它讓計算變得更高效的潛力。普渡大學電氣與計算機工程系教授葉培德（Peide Ye）領導的團隊找到了破解硅與鐵電材料之間死敵關系的方法。

葉教授表示：“我們采用具有鐵電特性的半導體。這樣一來，兩種材料變成一種材料，你不必再擔心界面問題。”結果就制造出了一種所謂的“鐵電半導體場效應晶體管”，它與目前計算機芯片上所用的晶體管的制造方法相同。

α-In2Se3 這種材料不僅具有鐵電特性，還可以解決傳統鐵電材料通常用作絕緣體而不是半導體的問題，這個問題是由于所謂的寬“帶隙”，也就是說，電流無法通過，也沒有進行計算。α-In2Se3 的帶隙要窄得多，在成為半導體的同時又不會喪失鐵電特性。

普渡大學電氣與計算機工程系博士后研究員司夢偉（Mengwei Si，音譯），構造并測試了這種晶體管，發現其性能堪比現有的鐵電場效應晶體管，并且通過更多的優化可以超越它們。普渡大學電氣與計算機工程系助理教授 Sumeet Gupta 以及博士研究生 Atanu Saha 提供了建模支持。

司夢偉與葉培德的團隊也與佐治亞理工學院的研究人員合作，將 α-In2Se3 構造到芯片上的一片空間中，這片空間也稱為鐵電隧道結。工程師們可用它來提升芯片性能。12月9日，團隊在2019年度國際電子設備會議上展示了這項成果。

過去，研究人員們一直都無法構造高性能的鐵電隧道結，因其寬帶隙使材料太厚，以至電流無法流過。然而 α-In2Se3 的帶隙要窄得多，因此材料厚度僅為10納米，可允許更多電流流過。葉教授表示，較多的電流讓器件面積可縮小至幾納米，使芯片更密集、更節能。較薄的材料，甚至薄至一層原子的厚度，也意味著隧道結兩側的電極可以變小很多，從而有利于構造模仿人腦神經網絡的電路。
（責任編輯：fqj）