摘要
在可編程硅基光電子集成電路領(lǐng)域的新興浪潮中,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、量子計(jì)算、以及現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FPGAs)的潛在應(yīng)用引發(fā)了廣泛關(guān)注。然而,當(dāng)前相位調(diào)節(jié)器的調(diào)諧速度有限和高功耗成為了發(fā)展的瓶頸。針對(duì)這一挑戰(zhàn),《Nature Communication》1月發(fā)表的論文提出了創(chuàng)新解決方案:memresonator [1]。這種新型器件將金屬氧化物記憶體與微環(huán)諧振器相結(jié)合,創(chuàng)造出一種非揮發(fā)性的硅基光電子相位調(diào)節(jié)器。其最大亮點(diǎn)包括能夠維持長(zhǎng)達(dá)12小時(shí)的數(shù)據(jù)保持時(shí)間、低于5V的切換電壓,并能耐受1000多次切換循環(huán)。更引人注目的是,memresonator 能夠通過(guò)短至300ps的電壓脈沖切換,實(shí)現(xiàn)了僅0.15 pJ的超低切換能量?;诋愘|(zhì) III-V 與硅基平臺(tái)制造的這些 memresonator,能夠在單一芯片上集成廣泛的光電子器件,為內(nèi)存中光電子計(jì)算打開(kāi)了大門(mén),極大推動(dòng)了集成光電子處理器的發(fā)展。
隨著高性能計(jì)算系統(tǒng)的需求激增——這些系統(tǒng)能夠高效地執(zhí)行人工智能應(yīng)用,深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練程序的使用量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),已經(jīng)超過(guò)了摩爾定律對(duì)性能提升的預(yù)期。此外,物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和邊緣計(jì)算中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)需要實(shí)時(shí)處理,這進(jìn)一步推動(dòng)了對(duì)硬件效率的追求。當(dāng)前,從自動(dòng)駕駛汽車到數(shù)字助理的各種應(yīng)用,大多數(shù)AI算法都是在模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的,這些網(wǎng)絡(luò)是能效計(jì)算的典范。目前使用的硬件,如ASICs、GPUs和FPGAs,在進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心計(jì)算時(shí),每次乘加操作的能耗大約為0.5 pJ。
引言
在不斷追求更快更高效存儲(chǔ)解決方案的現(xiàn)代計(jì)算世界里,光電子存儲(chǔ)與計(jì)算架構(gòu)的融合預(yù)示著一場(chǎng)革命,有望突破傳統(tǒng)電子存儲(chǔ)的局限。本篇文章探索了這一領(lǐng)域的重大突破——一種利用異質(zhì)集成 memresonator 概念的高速節(jié)能非揮發(fā)性硅基光電子存儲(chǔ)器。這項(xiàng)技術(shù)結(jié)合了光電子的快速低能耗特點(diǎn)和電阻存儲(chǔ)組件的非揮發(fā)性,為計(jì)算系統(tǒng)中的存儲(chǔ)性能樹(shù)立了新的標(biāo)桿。這一進(jìn)步不僅提升了計(jì)算速度和效率,也推動(dòng)了計(jì)算架構(gòu)向著可持續(xù)、更強(qiáng)大的系統(tǒng)演化。
器件設(shè)計(jì)與制造
作為這項(xiàng)創(chuàng)新硅基光電子存儲(chǔ)技術(shù)的核心,memresonator 設(shè)備展現(xiàn)了非揮發(fā)性存儲(chǔ)與光子結(jié)構(gòu)集成方面的前沿設(shè)計(jì)與制造技巧。該器件核心采用微環(huán)諧振器與金屬氧化物記憶體的巧妙集成,實(shí)現(xiàn)在硅基底上的光調(diào)制及非揮發(fā)性存儲(chǔ)功能。制造過(guò)程融合了硅基光電子制造標(biāo)準(zhǔn)與記憶材料的沉積與圖案化,實(shí)現(xiàn)了光學(xué)和電子組件的無(wú)縫整合。這種設(shè)計(jì)不僅展示了在光子電路中直接嵌入存儲(chǔ)的可能性,還為開(kāi)發(fā)出超快速、高效能的計(jì)算系統(tǒng)提供了新的范例。
圖 1 | 設(shè)備結(jié)構(gòu)與圖像展示。a 展示了一個(gè)在硅基底上集成 III–V 材料的微環(huán)諧振器的三維及剖面視圖。b 描述了在 1310 納米波長(zhǎng)下,微環(huán)波導(dǎo)內(nèi)基礎(chǔ)橫電模式的場(chǎng)強(qiáng)度模擬情況。c 為 memresonator 的掃描電鏡橫切面圖像,呈現(xiàn)出其內(nèi)部結(jié)構(gòu)。d 是 memresonator 通過(guò)透射電鏡拍攝的橫截面圖像,展示了更細(xì)致的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。e 則是一塊結(jié)合了 GaAs、Al2O3 和 Si 的記憶體的透射電鏡圖像,顯示了其復(fù)合材料的結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié) [1]。
工作機(jī)制
異質(zhì)集成 memresonator 的工作原理巧妙地結(jié)合了光電子與電阻切換技術(shù)。器件核心通過(guò)電信號(hào)調(diào)節(jié)記憶體的電阻狀態(tài),從而直接影響鄰近微環(huán)諧振器的光學(xué)特性,尤其是其共振波長(zhǎng),可通過(guò)熱光效應(yīng)實(shí)現(xiàn)。電信號(hào)的變化使得微環(huán)的共振頻率相應(yīng)地改變,從而在穿過(guò)或從諧振器中耦合出的光中編碼數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)非揮發(fā)性存儲(chǔ)功能。這種機(jī)制充分利用了記憶體和光電子結(jié)構(gòu)的內(nèi)在特性,提供了一種快速、節(jié)能且與硅基光電子平臺(tái)高度兼容的存儲(chǔ)解決方案,為集成光子計(jì)算系統(tǒng)的發(fā)展開(kāi)辟了新篇章。
圖 2 | 展示了器件的工作原理和關(guān)鍵特性。a 這是一個(gè)示意圖,展示了在 memristor 內(nèi)部如何形成和斷裂導(dǎo)電細(xì)絲(CFs)。VSET 指的是設(shè)置 memristor 為內(nèi)部低阻態(tài)(IRS)或低阻態(tài)(LRS)所需的電壓。VRESET 是重置 memristor 為高阻態(tài)(HRS)所用的電壓。b 在高阻態(tài)時(shí),給 memristor 施加讀取電壓(VREAD)后,波導(dǎo)內(nèi)部載流子的分布示意圖。c 在內(nèi)部低阻態(tài)或低阻態(tài)時(shí),施加讀取電壓后波導(dǎo)內(nèi)載流子的分布圖。d 是設(shè)備的電流-電壓曲線圖,顯示了 memristor 典型的滯后現(xiàn)象。為了調(diào)整設(shè)備到不同的電阻狀態(tài),正向偏置電壓下分別采用了1 μA、50 μA 和 100 μA 的電流限制。e 展示了在施加2V讀取電壓時(shí),memresonator 在不同狀態(tài)下的光譜特性 [1]。
應(yīng)用與未來(lái)方向
memresonator 的問(wèn)世為光子計(jì)算的未來(lái)發(fā)展描繪了宏偉藍(lán)圖,其在高速數(shù)據(jù)處理、人工智能和類腦計(jì)算等領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊。其快速、節(jié)能且非揮發(fā)性的存儲(chǔ)能力,特別適合于對(duì)速度和效率要求極高的光計(jì)算環(huán)境。展望未來(lái),這項(xiàng)技術(shù)預(yù)計(jì)將在光電子與電子組件的集成方面開(kāi)創(chuàng)新的可能性,有望促成全光處理器和存儲(chǔ)系統(tǒng)的誕生。未來(lái)研究將致力于擴(kuò)展這些器件在更大存儲(chǔ)陣列中的應(yīng)用,進(jìn)一步提升耐久性和數(shù)據(jù)保持時(shí)間,以及增強(qiáng)與現(xiàn)有硅基光電子平臺(tái)的兼容性。這一發(fā)展方向不僅展現(xiàn)了 memresonator 在推動(dòng)計(jì)算架構(gòu)革新方面的巨大潛力,也預(yù)示著它在實(shí)現(xiàn)更加可持續(xù)和節(jié)能的計(jì)算范式中將發(fā)揮關(guān)鍵作用。
結(jié)論
異質(zhì)集成的 memresonator 技術(shù)的發(fā)展標(biāo)志著光子計(jì)算進(jìn)程中的一個(gè)重大里程碑,成功地將非揮發(fā)性存儲(chǔ)技術(shù)與高速、節(jié)能數(shù)據(jù)處理能力相結(jié)合。這項(xiàng)技術(shù)不僅展示了硅基光電子存儲(chǔ)在未來(lái)計(jì)算架構(gòu)中的巨大潛力,也為光計(jì)算領(lǐng)域的進(jìn)一步創(chuàng)新奠定了基礎(chǔ)。隨著對(duì)計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域的不斷探索,memresonator 站在了創(chuàng)新的前沿,引領(lǐng)著集成、可持續(xù)和高性能計(jì)算解決方案的新時(shí)代。
參考文獻(xiàn)
[1]Tossoun, B., Liang, D., Cheung, S. et al. High-speed and energy-efficient non-volatile silicon photonic memory based on heterogeneously integrated memresonator. Nat Commun 15, 551 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-024-44773-7
新聞來(lái)源:逍遙設(shè)計(jì)自動(dòng)化
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