4月11日，復(fù)旦大學(xué)微電子學(xué)院教授張衛(wèi)、周鵬團隊成員劉春森在實驗室內(nèi)清洗硅片

原標題：我國科學(xué)家開創(chuàng)第三類存儲技術(shù)

2018年4月11日訊，新華社上海４月１０日電（記者吳振東）近日，復(fù)旦大學(xué)微電子學(xué)院教授張衛(wèi)、周鵬團隊實現(xiàn)了具有顛覆性的二維半導(dǎo)體準非易失存儲原型器件，開創(chuàng)了第三類存儲技術(shù)，寫入速度比目前Ｕ盤快一萬倍，數(shù)據(jù)存儲時間也可自行決定。這解決了國際半導(dǎo)體電荷存儲技術(shù)中“寫入速度”與“非易失性”難以兼得的難題。

據(jù)了解，目前半導(dǎo)體電荷存儲技術(shù)主要有兩類，第一類是易失性存儲，例如計算機中的內(nèi)存，掉電后數(shù)據(jù)會立即消失；第二類是非易失性存儲，例如人們常用的Ｕ盤，在寫入數(shù)據(jù)后無需額外能量可保存１０年。前者可在幾納秒左右寫入數(shù)據(jù)，第二類電荷存儲技術(shù)需要幾微秒到幾十微秒才能把數(shù)據(jù)保存下來。

此次研發(fā)的新型電荷存儲技術(shù)，既滿足了１０納秒寫入數(shù)據(jù)速度，又實現(xiàn)了按需定制（１０秒－１０年）的可調(diào)控數(shù)據(jù)準非易失特性。這種全新特性不僅在高速內(nèi)存中可以極大降低存儲功耗，同時能實現(xiàn)數(shù)據(jù)有效期截止后自然消失，在特殊應(yīng)用場景解決了保密性和傳輸?shù)拿堋?/p>

這項研究創(chuàng)新性地選擇多重二維材料堆疊構(gòu)成了半浮柵結(jié)構(gòu)晶體管：二硫化鉬、二硒化鎢、二硫化鉿分別用于開關(guān)電荷輸運和儲存，氮化硼作為隧穿層，制成階梯能谷結(jié)構(gòu)的范德瓦爾斯異質(zhì)結(jié)。

“選擇這幾種二維材料，將充分發(fā)揮二維材料的豐富能帶特性。一部分如同一道可隨手開關(guān)的門，電子易進難出；另一部分像一面密不透風(fēng)的墻，電子難以進出。對‘寫入速度’與‘非易失性’的調(diào)控，就在于這兩部分的比例?！敝荠i說。

寫入速度比目前Ｕ盤快一萬倍，數(shù)據(jù)刷新時間是內(nèi)存技術(shù)的１５６倍，并且擁有卓越的調(diào)控性，可以實現(xiàn)按照數(shù)據(jù)有效時間需求設(shè)計存儲器結(jié)構(gòu)……經(jīng)過測試，研究人員發(fā)現(xiàn)這種基于全二維材料的新型異質(zhì)結(jié)能夠?qū)崿F(xiàn)全新的第三類存儲特性。

科研人員稱，基于二維半導(dǎo)體的準非易失性存儲器可在大尺度合成技術(shù)基礎(chǔ)上實現(xiàn)高密度集成，將在極低功耗高速存儲、數(shù)據(jù)有效期自由度利用等多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

這項科學(xué)突破由復(fù)旦大學(xué)科研團隊獨立完成，復(fù)旦大學(xué)專用集成電路與系統(tǒng)國家重點實驗室為唯一單位。該項工作得到國家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年項目和重點研究項目的支持。

相關(guān)新聞：指甲蓋大小的芯片或可代替超級計算機？

根據(jù)科技部官網(wǎng)消息，日前，麻省理工學(xué)院的工程師設(shè)計了一種人造突觸，能夠精確地控制流過它的電流強度，類似于離子在神經(jīng)元之間流動的方式，并已利用硅鍺制成人造突觸芯片。該芯片及其突觸在模擬研究中可用于識別手寫樣本，準確率高達95%。該研究成果發(fā)表在《自然—材料》期刊上，標志著人類向便攜式，低功耗神經(jīng)形態(tài)芯片邁出了重要一步。

據(jù)悉，人腦約有一千億個神經(jīng)元，神經(jīng)元通過100萬億突觸傳遞指令，使大腦能夠以閃電般的速度識別圖案，完成記憶并執(zhí)行其它學(xué)習(xí)任務(wù)。新興領(lǐng)域“神經(jīng)形態(tài)計算”的研究人員試圖設(shè)計出像人腦一樣工作的計算機芯片，通過模擬信號工作，類似于神經(jīng)元。通過這種方式，小型神經(jīng)形態(tài)芯片可以像大腦一樣有效地處理數(shù)以百萬計的并行計算，而目前只有大型超級計算機才可能實現(xiàn)。這種便攜式人工智能方法中亟待解決的問題便是神經(jīng)突觸。

研究人員利用硅鍺制成人造突觸組成的神經(jīng)形態(tài)芯片，每個芯片由“輸入/隱藏/輸出神經(jīng)元”組成，每個神經(jīng)元通過基于細絲的人造突觸連接到其它“神經(jīng)元”。每個突觸約25納米，且之間離子流的差異僅為4%，是目前實驗室能達到的最一致的裝置，也是演示人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵。隨后研究人員進行人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機模擬，識別手寫樣本，其準確率達到了95%，而現(xiàn)有軟件算法的精度為97%。

該團隊正在模擬基礎(chǔ)上制作真正可執(zhí)行識別手寫任務(wù)的神經(jīng)形態(tài)芯片，并期望利用其人工突觸設(shè)計制造更小型、便攜式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備用于執(zhí)行復(fù)雜計算，最終實現(xiàn)利用指甲蓋大小的芯片代替超級計算機。