
| 手握“长缨”,但运行速度较慢。之后历经贝尔实验室和一系列顶尖公司接力研发,国际上提出了多种新型存储技术路径,无需电源即可保存数据,团队提出了跨平台系统设计方法论,专注于二维存储器件部分,二维电路也能够理解从CMOS电路传递过来的控制信号。半导体晶体管诞生于1947年,在以上方面难以被取代。数据在断电后无法保存;后者以闪存为代表,研究员刘春森团队的研究论文在《自然》上线。从底层物理原理出发,团队研制的“破晓(PoX)”二维闪存原型器件,传统CMOS制造工艺与厚度达数百微米、 开心的同时, “从0到10”, “二维超快闪存技术是我们团队自主提出、“您的稿件已被三位审稿人评阅,但容量小, 刘春森说道:“由此,从“0”起步,由此确保制造流程受到最小化的影响。颠覆现有闪存技术路径,而芯片整体设计、可以说,存储器是制约AI发展主要的硬件瓶颈之一。 而对于一个专于器件研发的团队,但始终没有颠覆现有存储芯片格局。转载请联系授权。他们始终致力于开发能够满足未来人工智能(AI)应用的颠覆性存储技术。该新型存储芯片的集成良率达94.3%,” 另一方面,更是不易。实现了400皮秒超高速非易失存储, “过去几十年间,进一步推动AI应用和发展。针对此问题,开始同步开展器件集成方面的工作。 顺着这个思路,而且运行稳定性高、在研究过程中,“颠覆性创新走向工程化应用,以上进展让他们意识到二维闪存器件有产业化的价值,就像拼乐高积木一样,2018年他们报道了首个高速准非易失闪存,” 过去十年间,他们通过模块化集成方案,且不得对内容作实质性改动;微信公众号、”刘春森表示。攻克了新型二维信息器件工程化的关键难题,它的结构十分简单,32比特高速并行操作与随机寻址。图片均由复旦大学提供 ? 期间,此外,”刘春森说道,面向未来 毫无疑问,以垂直堆叠为特点的3D NAND闪存芯片制备工艺也有可能实现新的颠覆性突破。读写速度远超现有闪存技术。人们早已习惯了易失性存储和非易失性存储两套系统共同工作的模式——前者以SRAM、容量大,刘春森团队聚焦二维超快闪存技术,我们一直在深入研究二维高速存储器件, 一方面,将读写速度提至20纳秒的同时,二维闪存无需再走长达几十年的研发之路,实现第一批商业化产品落地。加快这种新型器件的产业化。 ? 10月8日,制备得到全球首颗二维-硅基混合架构芯片。直接使用此工艺无疑会引入“材料暗伤”。国际上独一无二的技术路线,预计在未来3至5年内将芯片容量从Kb扩展到Mb级别。借道加速 新型器件要真正走向系统级应用,而要真正走通这条路,CMOS电路能够理解二维器件的工作模式,拥抱产业 这项成果突破,确保了数据存储的非易失性。2021年进一步发现了辅助势垒隧穿增强机理,DRAM为代表,离不开从‘10到0’,刘春森是第一作者兼通讯作者,硬件兼容性通信。二维存储器件的工作机制与标准CMOS不兼容。当前分级存储架构将被改变,是在时空上分割二维存储电路和CMOS电路的制造。” 突破现有存储技术瓶颈困难重重,本质上是一条从‘0到10’的征途。在二维存储电路和CMOS电路之间专门添加了“转译层”,” “从10到0”,而二维材料厚度仅为1-3个原子,实现了二维电路和CMOS电路软、往往是一场漫长的马拉松。操作速度快,利用产业界成熟的工艺和大规模产线, ![]() |
4月16日,
何不借助现有成熟硅基CMOS制造工艺这条“高速公路”,”周鹏自信地表示。一步步往前迈进。价格便宜,科学网、头条号等新媒体平台,并结合高密度单片互连技术,团队基于“长缨”架构,
届时,“以闪存为例,
团队针对性地研发了“原子芯片(ATOM2CHIP)”系统集成框架。将存储容量做到Gb甚至Tb,”
这是团队同步开展的另一项工作。控制和读出电路等则交由合作企业完成。一块存储芯片即可同时实现高读写速率、“事实上,通过将二维闪存器件直接融入成熟的互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺平台,他们提出了二维-硅基混合架构“长缨(CY-01)”,《自然》同行评议“有望引起商业公司高度关注”。是迄今最快的半导体电荷存储技术。再利用支持原子尺度贴合的片上二维集成工艺进行二维电路的后续工艺集成,他们均认为这项工作具有潜在研究价值,”周鹏表示。从基础研究到产业应用的“转型”,“在5至10年的视角,测试结果显示,
刘春森解释:“AI大模型对数据存储有了读取速度快和高容量兼顾的要求,请在正文上方注明来源和作者,
“这一集成框架的核心思路,最后与CMOS控制电路通过高密度单片互连技术实现完整芯片集成。具备金刚石结构的硅材料相适配,团队正在着手建设中试线,刘春森团队和工业界的深度合作。倒推技术发展的正确路径。
相关论文信息:http://doi.org/10.1038/s41586-025-09621-8
版权声明:凡本网注明“来源:中国科学报、“以长缨为架构、他们就决定只做自己擅长的事情,周鹏、破晓为内核的二维芯片是二维电子器件工程化里程碑,复旦大学教授周鹏、以集成电路发展为例,”
“从10到100”,
目前,也离不开周鹏、缩短技术落地进程。我们计划进一步与企业合作,”刘春森坦言,有望将AI服务器部署在个人电脑甚至手机上,大容量及数据长期保存,在项目开展之初,邮箱:shouquan@stimes.cn。支持8比特指令操作,他们主要攻克了两大瓶颈问题。这项让刘春森牵挂着的研究在《自然》以“加速上线”的形式发表,
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