文章摘要
先进材料领域的研究人员最近发布了一份低功耗技术发展路线图,旨在推动低功耗计算领域的前沿研究。随着物联网(IoT)、无人驾驶汽车和机器学习(ML)/人工智能(AI)的兴起,微电子元件和系统已成为社会的重要支柱,全球市场规模高达5700亿美元,年增长率达15%。然而,随着摩尔定律的终结,微电子领域的能源消耗问题日益凸显,预计到2030年可能占全球能源消耗的25%。
为了解决能源问题,研究人员提出了利用新材料物理学来降低能耗。例如,通过使用表现出金属到绝缘体转变的材料或在波尔兹曼分布中插入额外的内部相互作用能量的材料,可以改变能量分布,降低能耗。此外,磁电自旋轨道(MESO)耦合存储-逻辑器件的基本原理也被提出,以利用内部集体阶次降低能耗。
台积电的低功耗路线图强调了提高器件、系统、架构、算法和软件以及信息表示和处理方面的能效的重要性。为了实现计算性能的可持续增长,必须在器件和互连结构方面进行创新,以实现更高的集成密度、性能和跨代的功能。这包括探索新兴晶体管、存储器和互连结构,以及提高认知能力,这是下一代人工智能的关键。
在晶体管方面,研究人员正在探索锗、过渡金属二钙钛矿(TMD)、扶手石墨烯纳米带(aGNR)和半导体碳纳米管(CNT)等新材料,以提高传输性能和降低工作电压。在存储器元件方面,自旋-轨道力矩MRAM和铁电存储器因其高密度和高能效潜力而受到关注。在互连结构方面,寻找能将电阻降低2倍或更多的材料是一项重要的技术挑战。
总之,为了实现概念验证并证明其潜力超过最先进的硅基演进途径,仍存在挑战。实验工作与强大的计算建模框架相辅相成,通过在相关设计空间映射全面的关键指标集,仍然是高效和有效的研究和寻路的当务之急。
原文和模型
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【原文作者】 半导体行业观察
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