计算领域的里程碑：拥有超过1000个晶体管的二维半导体材料内存处理器诞生
EPFL 的研究人员利用 MoS2 创造出了一种高能效内存处理器，它由 1000 多个晶体管组合而成。这种处理器能高效地执行向量矩阵乘法运算，代表着传统冯-诺依曼架构的转变，并能促进欧洲半导体产业的发展。
由 EPFL 研究人员开发的首个使用二维半导体材料的大规模内存处理器可大幅减少信息和通信技术领域的能源消耗。
当信息和通信技术（ICT）处理数据时，它们会将电能转化为热能。如今，全球 ICT 生态系统的二氧化碳排放量已与航空业不相上下。然而，事实证明，计算机处理器消耗的大部分能源并非用于执行计算。相反，处理数据所消耗的大部分能源用于在内存和处理器之间传输字节。
在11月13日发表在《自然-电子学》（Nature Electronics）杂志上的一篇论文中，EPFL工程学院纳米电子学和结构实验室（LANES）的研究人员介绍了一种新型处理器，这种处理器将数据处理和存储整合到一个设备上，即所谓的内存处理器，从而解决了这种低效问题。他们在二维半导体材料的基础上创造出了第一个由 1000 多个晶体管组成的内存处理器，开辟了新的领域，这是通往工业化生产道路上的一个重要里程碑。
在发表于《自然-电子学》（Nature Electronics）杂志上的一篇论文中，EPFL 工程学院纳米电子学与结构实验室（LANES）的研究人员介绍了一种新型处理器，这种处理器将数据处理和存储整合到一个设备上，即所谓的内存处理器，从而解决了效率低下的问题。他们在二维半导体材料的基础上创造了首个由1000多个晶体管组成的内存处理器，开辟了新的领域，这是通往工业化生产道路上的一个重要里程碑。图片来源：2023 EPFL / Alan Herzog
冯-纽曼的遗产
领导这项研究的安德拉什-基斯（Andras Kis）认为，当今 CPU 效率低下的罪魁祸首源自普遍采用的冯-诺依曼架构。具体来说，就是将用于执行计算和存储数据的组件物理分离。由于这种分离，处理器需要从存储器中检索数据来执行计算，这就需要移动电荷、对电容器充电和放电以及沿线传输电流，所有这些都会耗散能量。
直到 20 年前，这种架构还是合理的，因为数据存储和处理需要不同类型的设备。但是，冯-诺依曼架构正日益受到更高效替代方案的挑战。基斯解释说："如今，人们正在努力将存储和处理合并成一种更通用的内存处理器，这种处理器包含的元件既可以用作存储器，也可以用作晶体管。他的实验室一直在探索如何利用二硫化钼（MoS2）这种半导体材料实现这一目标。"
新型二维处理器架构
在他们的《自然-电子学》论文中，LANES 的博士助理 Guilherme Migliato Marega 和他的合著者介绍了一种基于 MoS2 的内存处理器，专门用于数据处理中的基本操作之一：矢量矩阵乘法。这种运算在数字信号处理和人工智能模型的实施中无处不在。提高其效率可为整个信息和通信技术领域节省大量能源。
他们的处理器将 1024 个元素组合在一个一厘米见方的芯片上。每个元件包括一个二维 MoS2 晶体管和一个浮动栅极，浮动栅极用于在存储器中存储电荷，从而控制每个晶体管的导电性。以这种方式将处理和存储器耦合在一起，从根本上改变了处理器进行计算的方式。基斯解释说："通过设置每个晶体管的电导率，我们只需向处理器施加电压并测量输出，就能执行模拟矢量矩阵乘法运算。"
向实际应用迈进一大步
在开发内存处理器的过程中，材料 MoS2 的选择起到了至关重要的作用。首先，MoS2 是一种半导体，这是开发晶体管的必要条件。与当今计算机处理器中使用最广泛的半导体硅不同，MoS2 形成了一个稳定的单层，只有三个原子厚，只与周围环境发生微弱的相互作用。它的薄度为生产极其紧凑的设备提供了可能。最后，这是一种 Kis 实验室非常熟悉的材料。2010 年，他们利用从晶体上剥离下来的单层 MoS2 材料，用苏格兰胶带制作出了第一个单层 MoS2 晶体管。
在过去的 13 年中，他们的工艺已日趋成熟，而米利亚托-马雷加（Migliato Marega）的贡献功不可没。"从单个晶体管到超过 1000 个晶体管，关键的进步在于我们能够沉积的材料质量。经过大量的工艺优化，我们现在可以生产覆盖着一层均匀的 MoS2 的整个晶片。这使我们能够采用行业标准工具在计算机上设计集成电路，并将这些设计转化为物理电路，从而为大规模生产打开大门，"基斯说道。
振兴欧洲芯片制造业
除了纯粹的科学价值外，Kis 还认为这一成果证明了瑞士与欧盟之间紧密科学合作的重要性，特别是在旨在加强欧洲在半导体技术和应用方面的竞争力和适应力的《欧洲芯片法案》背景下。"欧盟的资助对这个项目和之前的项目都至关重要，包括资助第一个MoS2晶体管的工作，这表明欧盟的资助对瑞士是多么重要，"基斯说。"同时，这也表明了瑞士所做的工作如何能让欧盟在重振电子制造的过程中受益。例如，欧盟可以专注于开发用于人工智能加速器和其他新兴应用的非冯-诺依曼处理架构，而不是与其他人进行同样的竞赛。通过定义自己的竞赛，欧盟可以抢占先机，确保在未来占据有利地位。"
