新的存儲(chǔ)器研究使密度躍升100倍

沿著材料工程前沿的新研究有望為計(jì)算設(shè)備帶來(lái)真正的性能改進(jìn)。以馬庫(kù)斯·海倫布蘭德德等人為首的研究小組和劍橋大學(xué)的相關(guān)人員認(rèn)為，一種基于氧化鉿層的新材料，通過(guò)電壓變化的鋇尖峰隧穿，融合了存儲(chǔ)器和處理綁定材料的特性。這意味著這些設(shè)備可以用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，提供 10 到 100 倍于現(xiàn)有存儲(chǔ)介質(zhì)的密度，或者它可以被用作處理單元。

這項(xiàng)研究發(fā)表在《科學(xué)進(jìn)展》雜志上，為我們指明了一條道路，通過(guò)這條道路，我們的計(jì)算設(shè)備可能會(huì)獲得更高的密度、性能和能源效率。事實(shí)上，基于該技術(shù)（稱(chēng)為連續(xù)范圍）的典型 USB 記憶棒可以容納比我們目前使用的 USB 記憶棒多 10 到 100 倍的信息。

正如 JEDEC 指出的那樣，RAM 的密度每四年翻一番，RAM 制造商需要數(shù)十年的時(shí)間才能最終達(dá)到與該技術(shù)今天所顯示的相同的密度水平。

該設(shè)備也是神經(jīng)形態(tài)計(jì)算隧道中的一盞燈。就像我們大腦中的神經(jīng)元一樣，這種材料（稱(chēng)為電阻開(kāi)關(guān)存儲(chǔ)器）有望同時(shí)用作存儲(chǔ)和處理介質(zhì)。這在我們當(dāng)前的半導(dǎo)體技術(shù)中根本不會(huì)發(fā)生：存儲(chǔ)單元所需的晶體管和材料設(shè)計(jì)安排與處理單元所需的晶體管和材料設(shè)計(jì)安排非常不同（主要是在耐用性方面，例如不遭受性能下降的能力），目前還沒(méi)有辦法將它們合并。

這種無(wú)法合并它們的情況意味著信息必須在處理系統(tǒng)及其各種緩存（當(dāng)考慮現(xiàn)代 CPU 時(shí)）以及其外部?jī)?nèi)存池之間持續(xù)流動(dòng)。在計(jì)算中，這被稱(chēng)為馮諾依曼瓶頸，這意味著具有獨(dú)立內(nèi)存和處理能力的系統(tǒng)將從根本上受到它們之間的帶寬（通常稱(chēng)為總線）的限制。這就是為什么所有半導(dǎo)體設(shè)計(jì)公司（從 Intel 到 AMD、Nvidia 等）都設(shè)計(jì)專(zhuān)用硬件來(lái)加速這種信息交換，例如 Infinity Fabric 和 NVLink。

問(wèn)題在于這種信息交換會(huì)產(chǎn)生能源成本，而這種能源成本目前限制了可實(shí)現(xiàn)性能的上限。當(dāng)能量循環(huán)時(shí)，也會(huì)存在固有的損耗，這會(huì)導(dǎo)致功耗增加（當(dāng)前硬件設(shè)計(jì)的硬性限制，也是半導(dǎo)體設(shè)計(jì)中日益重要的優(yōu)先事項(xiàng)）以及熱量的增加——這是另一個(gè)硬性限制，導(dǎo)致越來(lái)越奇特的冷卻解決方案的開(kāi)發(fā)，試圖讓摩爾定律暫時(shí)失效。當(dāng)然，還有可持續(xù)性因素：預(yù)計(jì)在不久的將來(lái)，計(jì)算將消耗全球能源需求的 30%。

「在很大程度上，能源需求的爆炸式增長(zhǎng)是由于當(dāng)前計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)技術(shù)的缺陷造成的，」劍橋大學(xué)材料科學(xué)與冶金系的第一作者馬庫(kù)斯·海倫布蘭德博士說(shuō)?！冈趥鹘y(tǒng)計(jì)算中，一側(cè)有內(nèi)存，另一側(cè)有處理，數(shù)據(jù)在兩者之間重新洗牌，這既需要能量又需要時(shí)間?！?/span>

正如您可能想象的那樣，合并內(nèi)存和處理的好處是相當(dāng)驚人的。雖然傳統(tǒng)存儲(chǔ)器只能具有兩種狀態(tài)（一或零），但電阻開(kāi)關(guān)存儲(chǔ)器件可以通過(guò)一系列狀態(tài)改變其電阻。這使得它能夠在更多的電壓下運(yùn)行，從而可以編碼更多的信息。在足夠高的水平上，這與 NAND 領(lǐng)域中發(fā)生的過(guò)程大致相同，每個(gè)單元位數(shù)的增加對(duì)應(yīng)于存儲(chǔ)單元設(shè)計(jì)中解鎖的更多可能電壓狀態(tài)。

區(qū)分處理和存儲(chǔ)的一種方法是，處理意味著信息正在按照其切換周期請(qǐng)求的速度進(jìn)行寫(xiě)入和重寫(xiě)（添加或減去、轉(zhuǎn)換或重組）。存儲(chǔ)意味著信息需要在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)保持靜態(tài)——例如，可能因?yàn)樗?Windows 或 Linux 內(nèi)核的一部分。

為了構(gòu)建這些突觸設(shè)備，正如論文所提到的，研究團(tuán)隊(duì)必須找到一種方法來(lái)解決材料工程瓶頸，即均勻性問(wèn)題。由于氧化鉿 (HfO2) 不具有任何原子級(jí)結(jié)構(gòu)，因此決定或破壞其絕緣性能的鉿和氧原子會(huì)隨機(jī)沉積。這限制了它在傳導(dǎo)電子（電力）方面的應(yīng)用；原子結(jié)構(gòu)越有序，造成的阻力就越小，速度和效率就越高。但研究小組發(fā)現(xiàn)，在非結(jié)構(gòu)化氧化鉿薄膜中沉積鋇（Ba）會(huì)產(chǎn)生高度有序的鋇橋（或尖峰）。而且由于它們的原子結(jié)構(gòu)更加結(jié)構(gòu)化，這些橋可以更好地允許電子流動(dòng)。

海倫布蘭德說(shuō)：「這些材料真正令人興奮的是它們可以像大腦中的突觸一樣工作：它們可以在同一個(gè)地方存儲(chǔ)和處理信息，就像我們的大腦一樣，這使得它們?cè)诳焖侔l(fā)展的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域非常有前途?！?/span>

這些照片是用透射電子顯微鏡 (TEM) 拍攝的，展示了當(dāng)動(dòng)態(tài)變化的鋇尖峰穿過(guò)氧化鉿沉積時(shí)，氧化鉿的沉積順序增加（無(wú)序和自然沉積，如圖 A 所示）。（來(lái)源：劍橋大學(xué)/Markus Hellbrand 等人）

但當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)他們可以動(dòng)態(tài)改變鋇尖峰的高度，從而可以對(duì)其電導(dǎo)率進(jìn)行細(xì)粒度控制時(shí)，樂(lè)趣就開(kāi)始了。他們發(fā)現(xiàn)尖峰可以以約 20 納秒的速率提供開(kāi)關(guān)能力，這意味著它們可以在該窗口內(nèi)改變其電壓狀態(tài)（從而保存不同的信息）。他們發(fā)現(xiàn)開(kāi)關(guān)耐久性 >10^4 個(gè)周期，內(nèi)存窗口 >10。這意味著雖然該材料速度很快，但它目前可以承受的最大電壓狀態(tài)變化次數(shù)約為 10,000 次循環(huán)。

它相當(dāng)于 MLC（多級(jí)單元）技術(shù)的耐用性，這自然會(huì)限制其應(yīng)用，使用這種材料作為處理介質(zhì)（其中電壓狀態(tài)快速變化，以保存計(jì)算及其中間結(jié)果的存儲(chǔ)）。

粗略地計(jì)算一下，大約 20 ns 的切換導(dǎo)致工作頻率為 50 MHz（轉(zhuǎn)換為每納秒的周期數(shù)）。當(dāng)系統(tǒng)全速處理不同狀態(tài)時(shí)（例如，作為 GPU 或 CPU 工作），這意味著鋇橋?qū)⒃?0,002 秒左右停止運(yùn)行（達(dá)到其耐用極限）。對(duì)于處理單元來(lái)說(shuō)，它的性能似乎不夠。

就是存儲(chǔ)容量「密度高 10 到 100 倍」的 USB 記憶棒的用武之地。這些突觸設(shè)備可以訪問(wèn)比當(dāng)今最寬敞的 USB 記憶棒中最密集的 NAND 技術(shù)更多的中間電壓狀態(tài)，是其 10 或 100 倍。

在鋇電橋的耐用性和開(kāi)關(guān)速度方面還有一些工作要做，但看起來(lái)該設(shè)計(jì)已經(jīng)是一個(gè)誘人的概念證明。更好的是，半導(dǎo)體行業(yè)已經(jīng)使用氧化鉿，因此需要克服的工具和物流噩夢(mèng)更少。

但這里有一個(gè)特別巧妙的產(chǎn)品可能性：想象一下，該技術(shù)已經(jīng)改進(jìn)到可以制造并可用于設(shè)計(jì) AMD 或 Nvidia GPU（目前其運(yùn)行頻率約為 2 GHz）。在某個(gè)世界中，顯卡具有重置出廠狀態(tài)，完全作為內(nèi)存運(yùn)行（現(xiàn)在想象一下具有 10 TB 容量的顯卡，與我們假設(shè)的 USB 記憶棒相同）。

想象一下這樣一個(gè)世界：AMD 和 Nvidia 提供的本質(zhì)上是可編程 GPU，基于連續(xù)范圍的 GPU 芯片在最大存儲(chǔ)能力方面進(jìn)行了產(chǎn)品堆疊（記住比當(dāng)前 USB 密度高 10 到 100）。如果您是一位人工智能愛(ài)好者，試圖構(gòu)建自己的大型語(yǔ)言模型 (LLM)，您可以對(duì) GPU 進(jìn)行編程，以便適量的合成設(shè)備（這些神經(jīng)形態(tài)晶體管）運(yùn)行處理功能—隨著復(fù)雜性的增加，我們無(wú)法確定模型最終會(huì)產(chǎn)生多少萬(wàn)億個(gè)參數(shù)，因此內(nèi)存將變得越來(lái)越重要。

能夠決定圖形卡中的晶體管是完全用作內(nèi)存還是完全用作養(yǎng)眼放大器以將圖形設(shè)置提高到 11 個(gè)，這完全取決于最終用戶；從休閑游戲玩家到高性能計(jì)算 (HPC) 安裝人員。即使這意味著我們芯片部件的壽命會(huì)明顯縮短。

總之，這是一項(xiàng)新技術(shù)，不要操之過(guò)急，與所有技術(shù)一樣，當(dāng)它準(zhǔn)備就緒時(shí)，它就會(huì)到來(lái)。