跨学科莱斯团队探讨半导体的未来

莱斯大学科学家组成的跨学科团队获得了国家科学基金会 190 万美元的资助，用于研究可作为下一代节能计算设备基础的材料。

由Kaiyuan Yang领导的团队， 包括联合研究员Ramamoorthy Ramesh、Yimo Han、Douglas Natelson、Shengxi Huang 和Lane Martin ， Ramesh表示，该团队将专注于多铁性材料，即具有独特电磁特性的材料，具有“变革性的技术潜力” 。他是该领域的领先专家。具体来说，研究人员将寻求利用多铁性电子的自旋 和电荷来处理和存储信息。

该项目由NSF 半导体未来 (FuSe) 计划 通过 NSF 与四家领先技术公司之间的公私合作伙伴关系提供支持。据该机构网站称，FuSe 计划旨在“促进新半导体技术和制造以及劳动力发展的快速进步” 。

“到 2030 年，全球约 25% 的能源需求将来自电子产品——这是一个相当大的数字，”莱斯大学负责研究的执行副总裁、材料科学、纳米工程、物理学和天文学教授拉梅什说。“通过这项 FuSe 拨款，我们的目标是降低计算能耗。我们组建了一支完美的团队，帮助突破科学的极限，并在使这些低能耗计算设备成为现实方面取得重大进展。”

Rice 的项目名为“使用多铁自旋电子学的超低能耗逻辑内存计算”， 是 4560 万美元计划资助的 24 个研究和教育项目之一，其中包括来自 2022 年CHIPS 和科学法案 (两党关键立法)的资金旨在确保在纳米技术、量子计算、人工智能和清洁能源等众多技术领域发挥主导作用。

“现有的计算设备基于硅和互补金属氧化物半导体(CMOS) 芯片，”杨说。“这项技术存在重大局限性，导致大规模人工智能(AI)计算和海量数据挖掘应用的能耗高且吞吐量有限。这些限制之一是所有基于 CMOS 的半导体器件都会产生一定量的热噪声(随机热量)。”

降低工作电压是改善这些设备能耗的先决条件，但该技术正面临僵局。

“你不能将工作电压降低到某个值以下，否则你的信号将被热噪声淹没，”电气和计算机工程副教授杨说。

当前主流处理器的另一个主要限制是计算和内存任务是分开执行的，导致效率严重低下。

“大多数时候，你只是在内存存储位置和逻辑运算发生位置之间来回移动信息，”拉梅什说。“高达 70% 的消耗能量在这种转移中被浪费了。想象一下，每隔几个小时就需要在纽约和苏黎世的银行账户之间转移资金——你会损失大量佣金，甚至可能破产。”

人们希望基于多铁性的设备不仅能够将计算能源效率提高三个数量级，而且还能够实现内存和逻辑功能的无缝集成。

“单个设备可以同时充当存储单元和计算门，”杨说，他的专业知识植根于电路设计和处理架构。“我将帮助将从多铁性基础研究中获得的知识引向实际的计算应用。”

为了实现这一目标，该团队将致力于深入了解多铁性材料。

黄是电气和计算机工程副教授，他计划使用高通量、非侵入性方法来表征材料、它们的界面以及由它们制成的设备。

黄说：“我将与PI在材料合成、原子表征和器件制造方面密切合作，以实现多铁自旋电子器件和系统的目标。”他希望这些材料和器件能够为克服当前主流技术的能源瓶颈发挥作用。 。

韩是材料科学和纳米工程的助理教授，他将进行先进的原子级成像，以帮助改进和调试材料。

韩说：“低功耗计算是半导体行业追求的一个非常重要的方向，我们正在开发能够实现这一目标的材料。”他强调了这项研究的及时性和紧迫性，指出能源训练像 ChatGPT 这样的人工智能驱动的语言模型所需的时间可以为休斯顿市提供一整年的电力。

内特尔森的研究小组 将帮助设备制造和多铁性材料关键特性的电气测量，他表示，“人员和专业知识的一流组合”将有望找到创造性的方法，“将逻辑和内存结合在运行频率很高的单个设备中”。电压低于现有技术。”

“很高兴莱斯团队被选为这个重要项目的一部分，”物理学和天文学教授内特尔森说。“这是一个在进行一些出色的基础研究的同时对这一紧迫的技术需求产生重大影响的机会。”

团队成员涵盖从基础材料研究到器件物理再到电路设计和架构的广泛专业知识，展示了莱斯大学跨学科边界工作和通过协作推动创新的核心优势。

“真正的问题在于研究领域之间的界限，”领导莱斯先进材料研究所 (RAMI) 的马丁说，该研究所是大学最近 旨在促进研究合作和加速创新的一系列举措之一。“没有一个人能够应对计算领域真正存在的挑战，因此我们将不同项目和部门的人员聚集在一起。”

马丁领导的研究所将设在拉尔夫·S·奥康纳工程与科学大楼内，这是一座具有里程碑意义的新研究设施，该大学希望通过其可定制的尖端实验室和设施吸引和留住有才华的教师和研究生。

“从某种意义上说，RAMI 体现了将这个团队聚集在一起的协作、跨学科精神，”莱斯大学材料科学和纳米工程韦尔奇教授兼物理学和天文学教授马丁说。“该研究所致力于扩大此类研究合作所产生的影响，以解决一些代际挑战，例如当前计算技术的局限性。”