研究捕捉液体中的结构转变宝马娱乐在线城

作者:科技材料

研究捕捉液体中的结构转变

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近日,记者从深圳大学获悉,该校材料学院特聘教授饶峰、西安交通大学教授张伟与合作者在《科学》上发表论文,评述了相变存储材料的液液转变机制。

人工智能(Al)、大数据分析和超级计算的快速发展,需要基于诺曼架构的计算系统发生根本性的变化。该架构的特点是处理和存储单元是分离的,它们之间跨带宽限制的通信和能源效率低的连接构成了数据变换的瓶颈,导致40%的电力浪费。2019年10月11日,深圳大学饶峰、西安交通大学张伟和美国约翰霍普金斯大学Evan Ma作为共同通讯作者,在世界顶级期刊Science发表题为“Phase-change heterostructure enables ultralow noise and drift for memory operation”研究论文。该研究在面向高精度神经元计算应用的相变存储材料与器件设备领域获得重要进展。

据介绍,相变随机动态存储器是最具潜力的新一代非易失性存储器,在革新现有冯诺依曼计算体系结构、实现人工智能神经元计算方面已成为业界、学界的研究热点。PCRAM最显著的特性在于高操作速度且数据非易失性:高温下,相变存储材料可实现纳秒乃至亚纳秒级高速晶化;而在室温下,非晶态数据可实现10年以上的稳定保持。这说明相变材料的过冷液相在玻璃转变温度Tg与熔点Tm之间存在着巨大的动力学变化,然而这种动力学反差的微观结构起源却始终是个谜。这是因为,相变材料快速的晶化特性致使探测其过冷液相中的结构转变极具挑战,需采用超快时间分辨手段才能在晶化发生之前捕捉结构信息。

深圳大学是该文章的第一通讯单位,饶峰作为该文章的第一通讯作者受邀在Science上发表题为“The Promise of phase-change materials”的评论文章。饶峰教授表示这一研究成果揭示了相变存储材料高温高速晶体化且低温数据非易失特性的物理本质,为设计性能更为优良的新型相变材料提供了实验检验武器;有助于加快发展基于PCRAM的高性能通用型存储器与类脑神经元计算器件。

饶峰团队揭示了相变存储材料高温、高速晶化且低温数据非易失特性的物理本质,为设计性能更优良的新型相变材料提供了强大的实验检验武器,有助于加快发展基于PCRAM的高性能通用型存储器与类脑神经元计算器件。

饶峰教授,图片来源:深圳大学

宝马娱乐在线城,相关论文信息:DOI: 10.1126/science.aax6333

研究预览:人工智能和其他数据密集型应用程序增加了对数据存储和处理的需求。新的计算设备如基于神经的相位变化随机存取存储器(PCRAM)的设备,是通过在存储单元中统一存储和计算来打破冯·诺依曼障碍的有前途的选择。

然而,目前的PCRAM器件在电阻方面有相当大的噪声和漂移,会侵蚀这些器件的精度和一致性。该团队设计了一个由交替堆叠的相变和限制纳米层组成的相变异质结构(PCH),以抑制噪声和漂移,允许可靠的迭代RESET和累积SET,用于高性能的神经启发计算。该团队的PCH架构既没有复杂的制造过程,也没有大幅增加制造成本,适合作为工业生产的固有材料解决方案,具有广阔的应用前景。

基于随机存取存储器(PCRAM) 的硫化物相变材料(PCMs),作为存储器市场上的存储类存储器(SCM),可以在一定程度上缓解动态随机存取存储器(DRAM)与基于闪存的固态硬盘(SSD)之间的性能失配。但是,为了彻底打破前面提到的瓶颈,需要追求非冯诺伊曼计算架构,它将记忆细胞中计算与存储相结合如神经启发的计算系统。为实现这一新的计算形式,电阻记忆如PCRAM是一个很有前途的选择,这就需要PCRAM的性能有一个较高的标准。

图一:材料设计

目前使用Ge2zSb2Te5 (GST)的PCRAM产品作为内存编程的核心材料。数字信息是通过GST的晶相和不定形之间的可逆转换进行编码的。不受约束的三维相变、结晶(SET操作过程)和熔融淬火(重调过程)在广泛的循环过程中会引起成分偏差和结构变化。这导致了设置(晶体)和复位(非晶)状态的大幅波动。

在非晶态GST中也会发生结构弛豫,导致电阻随时间在环境温度下不断增加,称为电阻漂移(17)。对于二元存储,这些噪声和漂移问题不是关键,因为非晶和晶状GST之间的电阻对比度超过两个数量级,而且在任何时候都可以清楚地区分。然而,当涉及到像内存计算、深度神经网络和尖峰神经网络等受神经启发的计算的实现时,小区间内和区与区之间的强大变异性就成为一个巨大的挑战。

图二:相变异质结PCH器件准二位相变与抑制组分析

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