Исследователи разработали чипы сверхнизкого напряжения (0,6 В) для устройств искусственного интеллекта и Интернета вещей

Когда логика и память работают при одном и том же сверхнизком напряжении, передача данных становится плавной, что указывает на новую эффективность моделей искусственного интеллекта, периферийных устройств и носимой электроники.

Группа исследователей из Пекинского университета разработала сегнетоэлектрический транзистор с нанозатвором, который работает при сверхнизком напряжении 0,6 вольт.Конструкция уменьшает физический размер затвора до всего 1 нанометра и открывает путь к снижению энергопотребления в современных полупроводниковых системах.

Традиционные логические микросхемы работают при напряжении около 0,7 В для обеспечения энергоэффективности, в то время как основные энергонезависимые запоминающие устройства, такие как флэш-память NAND, требуют более высоких напряжений для операций записи.Раньше это несоответствие требовало создания сложных схем повышения или понижения напряжения, что увеличивало энергопотребление, тратило впустую пространство и создавало узкие места при передаче данных между логикой и блоками памяти.

Новые транзисторы с нанозатворами совместимы по напряжению как с памятью, так и с логическими устройствами.Обеспечивая передачу данных при том же низком напряжении, архитектура устраняет барьеры и снижает потери энергии, устраняя основное ограничение в чипах искусственного интеллекта, где от 60 до 90 процентов энергии часто тратится на перемещение данных, а не на вычисления.

Рецензенты отмечают, что устройства демонстрируют высокую производительность памяти и что лежащий в их основе физический принцип универсален, что делает их применимыми к основным сегнетоэлектрическим материалам.Эту технологию также можно производить с использованием стандартных промышленных процессов, что подчеркивает ее совместимость с крупномасштабным производством.

Приложения для этой разработки включают высокоскоростной вывод в больших моделях искусственного интеллекта, периферийный интеллект, носимую электронику и устройства Интернета вещей, где низкое энергопотребление имеет решающее значение.Этот подход может помочь улучшить как вычислительную эффективность, так и энергетическую устойчивость будущих полупроводниковых продуктов.

Цю Ченгуан, старший научный сотрудник Пекинского университета, сказал: "Наши результаты решают проблему несовместимости напряжения между памятью и логикой. Теперь данные можно передавать при низком напряжении с минимальным потреблением энергии для высокоскоростного взаимодействия".