大幅な省エネと性能向上を実現する可能性のある全く新しいタイプのメモリが開発された

masapoco
投稿日 2023年6月26日 18:10
artificial intelligence

ケンブリッジ大学の研究者たちは、人間の脳のシナプスと同様にデータを処理するデバイスを開発した。このデバイスは、半導体産業で既に使用されているハフニウム酸化物と、電子が通過できるように上げたり下げたりできる微細な自己組織化バリアをベースにした物だ。この方法により、情報処理とメモリが同じ場所に存在することで、コンピュータメモリ装置の密度が大幅に増し、パフォーマンスが向上し、エネルギー消費が低減する可能性があるという。

昨年から続くAI需要の高まりにより、コンピューティング関連の消費電力は全世界の電力の30%以上を消費すると予想されている。地球温暖化の進行により、二酸化炭素排出量の削減は急務であるが、それ自体がますます困難になっている。

これは、現在のコンピュータメモリ技術の欠点によるもので、メモリと処理が別々に存在し、データが両者の間でやり取りされるため、エネルギーと時間が必要となるのだ。この問題の一つの解決策として期待されているのが、抵抗スイッチングメモリと呼ばれる新しいタイプの技術だ。従来のメモリ装置は二つの状態、つまり1または0を持つことが出来るが、抵抗スイッチングメモリは連続した範囲の状態を持つことが出来る。この原理に基づくコンピュータメモリ装置は、はるかに高密度で高速なのだ。

筆頭著者であるケンブリッジ大学材料科学・冶金学科のMarkus Hellenbrand博士は、「連続的なレンジに基づく典型的なUSBメモリならば、例えば、10倍から100倍の情報を保持することができます」と説明する。

Hellenbrand博士はすでに半導体産業で使われている絶縁材料であるハフニウム酸化物を基にしたプロトタイプ装置を開発した。しかし、この材料を抵抗スイッチングメモリアプリケーションに使用するのは困難である事が知られている。酸化ハフニウムは、原子レベルの構造を持たず、ハフニウム原子と酸素原子がランダムに混在しているからだ。

しかし、研究者たちは、ハフニウム酸化物の薄膜にバリウムを添加することで、複合材料中に、酸化ハフニウムの面に対して垂直な、珍しい構造が形成され始めることを発見した。

これらのバリウムを豊富に含む垂直な「ブリッジ」は高度に構造化されており、電子が通過することを可能にする。一方、周囲のハフニウム酸化物は非構造化のままだ。これらのブリッジがデバイスの接触部分と接触する点で、電子が越えることができるエネルギーバリアが形成された。研究者たちはこのバリアの高さを制御することができ、これにより複合材料の電気抵抗が変化するのだ。これがデータのエンコードとなる。

「これにより、従来のメモリが二つの状態しか持たないのに対し、この材料では複数の状態が存在することが可能になります」とHellenbrand博士は述べている。

他の複合材料とは異なり、これらのハフニウム酸化物複合材料は低温で自己組織化します。複合材料は高いパフォーマンスと均一性を示し、次世代のメモリアプリケーションに非常に有望だ。

「これらの材料が本当にエキサイティングなのは、脳のシナプスのように動作することができる点です。つまり、情報を保存し、同じ場所で処理することができるのです。これは、急速に成長しているAIや機械学習の分野にとって非常に有望です」とHellenbrand博士は述べている。

研究者たちは現在、産業界と協力して、これらの材料についての大規模な実用性研究を行っている。ハフニウム酸化物は既に半導体産業で使用されている材料であるため、研究者たちは既存の製造プロセスに統合するのは難しくないと述べている。


論文

参考文献

研究の要旨

酸化ハフニウムベースのデバイスにおける界面抵抗スイッチング(RS)を実現する、相分離アモルファスナノコンポジット薄膜の設計コンセプトを示す。この薄膜は、400℃以下の温度でパルスレーザー蒸着する際に、平均7%のBaを酸化ハフニウムに取り込むことによって形成される。添加されたBaは膜の結晶化を妨げ、幅約2nm、ピッチ約5-10nmのBaリッチなアモルファスナノカラムが膜の約3分の2を貫通するアモルファスHfOxホストマトリックスからなる約20nmの薄い膜を形成した。これにより、RSは界面ショットキー的なエネルギー障壁に制限され、その大きさは電界印加下でのイオンマイグレーションによって調整される。得られたデバイスは、安定したサイクル間、デバイス間、サンプル間の再現性を達成し、±2Vのスイッチング電圧で、メモリウィンドウ≥10に対して104サイクル以上のスイッチング耐久性を測定した。本コンセプトにより、RSデバイスの設計変数がさらに広がる。



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