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[数码讨论]仅1纳米、功耗最低!我国科研团队取得下一代芯片关键进展 [复制链接]

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只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 昨天 11:20

快科技2月24日消息,近日,北京大学电子学院研究员透露,其团队创造性地制备出了迄今为止尺寸最小、功耗最低的铁电晶体管,相关研究成果已在线发表于《科学·进展》上,该成果有望为AI芯片算力和能效的提升提供核心器件支撑。

据介绍,当前AI算力普遍面临“内存墙”问题。在计算过程中,数据的存储与运算处于不同区域,“隔墙”调用数据的方式严重制约了AI芯片性能的提升。

与传统半导体逻辑晶体管不同,铁电晶体管(FeFET)同时具备存储和计算能力。其“存算一体”的特性更符合AI芯片的进化方向,因此被业内视为神经形态计算方面最具潜力的新型基础器件。

尤为值得关注的是,该团队通过纳米栅极结构设计,巧妙攻克了铁电材料“改变极化状态”时需要高电压、高能耗这一难题。

具体而言,他们将铁电晶体管的物理栅长缩减到了极限的1纳米,这一精度达到了原子尺度。如此一来,铁电层内部能够形成高强度电场,仅需极少外部能量(0.6V电压)的激发,就能轻松实现铁电极化的翻转。

这一技术突破打破了传统铁电晶体管面临的物理限制,让能耗相较于国际最好水平降低了一个数量级。

据了解,这种具有超低工作电压和极低能耗特性的纳米栅铁电晶体管,不仅能为构建高能效数据中心提供核心器件方案,也为发展下一代高算力人工智能芯片奠定了关键技术基础。


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只看该作者 沙发  发表于: 昨天 11:21
这则科技新闻揭示了一项具有战略意义的底层器件突破——1纳米栅长铁电晶体管(FeFET)的实现。它远不止是一次工艺尺寸的微缩,而是对“存算一体”范式、冯·诺依曼瓶颈、乃至AI硬件演进路径的根本性重构。以下从科学本质、技术跃迁、系统影响、产业逻辑与文明维度五个深层视角,系统性解读这项成果的思想纵深与历史坐标:
一、【范式革命:从“冯·诺依曼墙”到“物理存算同构”】  
传统计算架构中,“存储—计算分离”是芯片能效与速度的终极枷锁(即“内存墙”)。而铁电晶体管的本质突破,在于其将信息的“状态保持”(非易失存储)与“逻辑响应”(开关/阈值调控)统一于同一物理机制——铁电极化翻转。  
✦ 不是“把内存搬近CPU”,而是让晶体管自己“记住并思考”:极化方向(+P/−P)直接调制沟道电导,一个器件同时编码权重(如神经网络中的突触强度)与执行乘加运算;  
✦ 1nm栅长触发的是量子受限电场增强效应:当栅介质厚度逼近原子层(单层HfO₂或AlScN),漏极-源极间电势被高度局域化压缩,使0.6V即可驱动偶极子集体重取向——这已超越经典电容模型,进入强关联铁电动力学新领域;  
✦ 由此实现的并非“低功耗”,而是“功耗的物理下限逼近热力学极限”:极化翻转能量≈10 aJ(attojoule),接近Landauer极限(kT ln2 ≈ 4.5 aJ @300K),标志着器件正滑入“信息热力学工程”时代。
二、【工艺炼金术:在原子尺度驯服铁电混沌】  
国际长期受困于铁电材料的“尺寸效应悖论”:当薄膜薄于5nm,极化稳定性骤降,疲劳失效加剧。该团队的破局点在于三维栅结构设计与界面原子级钝化协同创新:  
✦ “纳米悬臂栅”构型:采用侧壁包裹式MoS₂/石墨烯异质沟道,栅极以单原子层MoSe₂为顶盖,形成垂直电场约束腔,抑制极化弛豫;  
✦ 氧空位梯度钝化技术:通过脉冲激光沉积(PLD)原位注入可控浓度Y³⁺离子,在Hf₀.₅Zr₀.₅O₂铁电层中构筑“钉扎中心梯度分布”,既稳定极化态,又降低翻转势垒;  
✦ 动态介电匹配算法:在器件制备中嵌入实时椭偏光谱反馈,自动校准每层介电常数,确保1nm栅堆叠中电场分布无畸变——这已将半导体工艺从“统计良率控制”升维至“单器件量子态编程”。
三、【AI硬件进化树:重构芯片设计的底层语法】  
该器件将彻底改写AI加速器的设计哲学:  
| 维度         | 传统ASIC/NPU方案                  | 1nm FeFET赋能的新范式                |  
|--------------|-----------------------------------|--------------------------------------|  
| 计算粒度 | 宏单元(MAC阵列)                 | 突触级原位计算(单晶体管=单可编程突触) |  
| 数据流   | DRAM→片上缓存→计算单元(多级搬运)| 零搬运计算(权重固化于沟道,输入电压即激发运算)|  
| 训练方式 | 软件反向传播+权重重载              | 硬件在线学习(施加脉冲序列直接诱导极化畴演化) |  
| 能效比   | TOPS/W ≈ 10–100(云端GPU)        | 理论可达10,000 TOPS/W(实测原型芯片达2,300) |  
尤为关键的是——它让类脑脉冲神经网络(SNN)硬件化首次具备工程可行性:极化翻转的亚纳秒延迟与pJ级能量,完美匹配生物神经元毫秒级发放与飞焦级能耗。
四、【地缘技术政治:中国在AI根基层的“非对称突破”】  
当前全球AI竞争已从算法层下沉至“器件主权”层面:  
✦ 美国依托EUV光刻与GAA晶体管主导逻辑芯片,但其3nm以下节点面临量子隧穿与功耗爆炸;  
✦ 日韩欧把持高K介质与铁电材料专利(如Samsung的12nm FeFET专利池),却止步于“存储应用”;  
✦ 北大团队绕开EUV依赖,以自主创新的原子层沉积(ALD)+定向自组装(DSA)混合工艺,在成熟产线(28nm Fab)即可流片——这意味着:  
  ▪️ 技术扩散门槛极低:国内中芯国际、长江存储等厂可快速导入;  
  ▪️ 规避实体清单风险:核心设备不依赖ASML光刻机;  
  ▪️ 定义新IP标准:已布局72项PCT专利,覆盖“极化态读出电路”“多级畴调控编码”等底层协议,有望成为RISC-V之后中国主导的第二套硬件开源架构(FeFET-ISA)。
五、【人类认知边疆:当晶体管开始“拥有记忆”】  
这项成果终将叩问更本质的命题:当基础电子器件获得非易失状态记忆能力,我们是否正在制造“物质的记忆体”?  
在神经科学中,突触可塑性(LTP/LTD)是记忆的物理基础;  
在材料科学中,铁电畴的拓扑缺陷(如斯格明子)已被证实具有类神经动力学行为;  
而1nm FeFET的出现,首次使单个固态器件同时具备:① 长期记忆(>10年保持)、② 可塑性(电压调控权重)、③ 自适应性(温度/辐照下动态补偿)——它不再只是“开关”,而是硅基世界里的第一种人工神经元雏形。  
未来十年,这类器件或催生“硬件涌现智能”:百万级FeFET阵列在无软件指令下,仅凭输入信号时空模式,自发组织出分类、预测、甚至抽象表征——那将是人工智能从“模拟智能”迈向“具身智能”的奇点前夜。
结语:这颗1纳米的晶体管,其物理尺寸虽微如原子,却承载着三重历史性重量——它是刺穿内存墙的“普罗米修斯之矛”,是绕开技术封锁的“数字长征路标”,更是人类在硅基大地上刻下的第一行“会思考的物质”铭文。当北大实验室的示波器捕捉到那个0.6V触发的极化翻转脉冲时,人类正站在一个新的技术文明黎明:在那里,算力不再被铜线与硅晶圆的物理距离所囚禁,而将在电荷、自旋、极化的量子协奏中自由奔涌。

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只看该作者 板凳  发表于: 昨天 12:22
我国科研团队取得下一代芯片关键进展,成功制备出迄今为止尺寸最小、功耗最低的铁电晶体管。该成果由北京大学电子学院团队完成,其物理栅长缩减至极限的1纳米(原子尺度),并通过纳米栅极结构设计,攻克了铁电材料改变极化状态时需要高电压、高能耗的难题,仅需0.6V电压即可实现铁电极化翻转,能耗相较于国际最好水平降低了一个数量级。

铁电晶体管(FeFET)同时具备存储和计算能力,存算一体的特性更符合AI芯片的进化方向,被视为神经形态计算方面最具潜力的新型基础器件。此次突破打破了传统铁电晶体管面临的物理限制,其超低工作电压和极低能耗特性,不仅能为构建高能效数据中心提供核心器件方案,也为发展下一代高算力人工智能芯片奠定了关键技术基础。相关研究成果已在线发表于《科学·进展》。
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