Hybrid-Memristor-KI-Chips könnten skaliert werden

Durch die Kombination atomar dünner Geräte mit herkömmlichen Mikrochips haben Wissenschaftler eine dem Gehirn nachempfundene Hybridelektronik geschaffen, die dazu beitragen kann, Systeme der künstlichen Intelligenz mit neuronalen Netzwerken weitaus energieeffizienter zu implementieren als Standardelektronik, so eine neue Studie.

Da die Elektronik immer kleiner wird, untersuchen Wissenschaftler atomar dünne 2D-Materialien für die Elektronik der nächsten Generation. Graphen besteht beispielsweise aus einzelnen Schichten von Kohlenstoffatomen, und Molybdändisulfid besteht aus einer Schicht aus Molybdänatomen, die zwischen zwei Schichten aus Schwefelatomen liegt.

„Zweidimensionale Materialien verfügen nicht nur über eine hochmoderne elektrische Leistung, sondern auch über herausragende thermische, mechanische, optische und chemische Eigenschaften, die zu neuartigen Anwendungen führen könnten, die es bisher nicht gibt“, sagt der leitende Autor der Studie, Mario Lanza, außerordentlicher Professor für Materialwissenschaften und Ingenieurwesen an der King Abdullah University of Science and Technology in Thuwal, Saudi-Arabien.

„Das Fachwissen der meisten Menschen liegt im Bereich Halbleiter. Wir sind Experten für Isolatoren.“ – Mario Lanza, King Abdullah University of Science and Technology

Mehrere Forschungsteams haben Prototypengeräte auf Basis von 2D-Materialien entwickelt. Allerdings hat keines davon die Fähigkeit gezeigt, Daten zu berechnen oder zu speichern. Darüber hinaus beruhte ihre Herstellung meist auf Synthese- und Verarbeitungsmethoden, die nicht mit den Standardtechniken der Industrie kompatibel sind. Darüber hinaus ist die Manipulation einschichtiger 2D-Materialien eine Herausforderung, da bei der Übertragung von den Oberflächen, auf denen sie aufgewachsen sind, auf Substrate, die für Anwendungen nützlicher sind, Fehler auftreten können. Diese Mängel verringern die Gerätekonsistenz und -ausbeute.

Jetzt haben Wissenschaftler den ihrer Meinung nach ersten dicht integrierten Mikrochip geschaffen, der aus 2D-Materialien hergestellt wurde und dabei Prozesse nutzte, die mit der Halbleiterindustrie kompatibel sind. „Wir haben nicht nur hervorragende Eigenschaften erzielt, sondern auch einen hohen Ertrag und eine geringe Variabilität“, sagt Lanza.

In der neuen Studie experimentierten Forscher mit hexagonalem Bornitrid. Diese atomar dünne Keramik wird häufig als Isoliermaterial in der 2D-Elektronik verwendet. „Das Fachwissen der meisten Leute liegt im Bereich Halbleiter“, sagt Lanza. „Wir sind Experten für Isolatoren.“

Die Wissenschaftler wollten eine Reihe von Herausforderungen überwinden, mit denen frühere Geräte auf Basis von 2D-Materialien konfrontiert waren. Anstatt beispielsweise Transistoren aus den 2D-Materialien herzustellen, wollten Lanza und seine Kollegen Memristoren herstellen. Memristoren oder Speicherwiderstände sind im Wesentlichen Schalter, die sich merken können, in welchen elektrischen Zustand sie umgeschaltet wurden, nachdem der Strom abgeschaltet wurde.

Dieser hybride 2D/CMOS-Mikrochip ist vielversprechend für memristive Anwendungen.Mario Lanza

„Die meisten Gruppen konzentrieren sich auf Transistoren, wahrscheinlich weil sie die Flaggschiffkomponenten der Elektronik sind“, sagt Lanza. „Stattdessen haben wir uns auf Memristoren konzentriert, die derzeit eine viel kleinere Marktgröße haben, aber auch ein enormes Potenzial für Datenspeicherung, Berechnung, Verschlüsselung und Kommunikation haben.“

Wissenschaftler auf der ganzen Welt hoffen, mit Memristoren und ähnlichen Bauteilen Elektronik zu bauen, die wie Neuronen Daten sowohl berechnen als auch speichern kann. Diese memristiven Geräte können den Energie- und Zeitverlust erheblich reduzieren, wenn herkömmliche Mikrochips Daten zwischen Prozessoren und Speicher hin und her bewegen. Solche vom Gehirn inspirierte neuromorphe Hardware könnte sich auch als ideal für die Implementierung neuronaler Netze erweisen. Diese KI-Systeme finden zunehmend Anwendung in Anwendungen wie der Unterstützung autonomer Fahrzeuge und der Analyse medizinischer Scans.

Memristoren seien „einfache Geräte, die fehlertolerant sind“, sagt Lanza. Im Gegensatz dazu erfordern Transistoren „perfektes kristallines Material“, erklärt er. Lanza weist darauf hin, dass Memristoren auch nicht unter anderen Problemen leiden wie Transistoren, etwa dem Kontaktwiderstand – also dem elektrischen Widerstand an ihren Kontaktpunkten mit anderen Komponenten.

Während die meisten früheren Arbeiten auf 2D-Materialien mit einer Dicke von nur einer oder zwei Schichten beruhten, verwendeten Lanza und seine Kollegen außerdem eine Schicht aus 2D-Material, die aus etwa 18 Schichten bestand und insgesamt etwa 6 Nanometer dick war. „Dieses dickere Material ist nicht so leicht zu knacken“, sagt Lanza.

Darüber hinaus stellten die Forscher ihre 2D-Geräte auf Standard-CMOS-Mikrochips her, anstatt 2D-Geräte auf einem leeren Substrat wie einem herkömmlichen Silizium-Silizium-Wafer zu bauen. Die Mikrochips können dabei helfen, den elektrischen Strom und das Schalten in den Memristoren zu steuern, was zu erfolgreichen 2D-Geräten führte.

Forscher, die Transistoren für Rechenzwecke herstellen, verwenden typischerweise sogenannte Front-End-of-Line-Schritte. Im Gegensatz dazu bauten Lanza und seine Kollegen ihre Memristoren auf den Back-End-of-Line-Verbindungen auf, die Geräte auf Wafern verbinden. Normalerweise werden Memristoren auf diese Weise auf Mikrochips integriert, „mit dem Unterschied, dass wir 2D-Materialien anstelle anderer Materialien verwendet haben“, sagt Lanza.

Die Forscher übertrugen eine mehrschichtige Schicht aus hexagonalem Bornitrid auf die Back-End-of-Line-Verbindungen von 4 Quadratzentimeter großen Silizium-Mikrochips, die CMOS-Transistoren des 180-Nanometer-Knotens auf einem 200-Millimeter-Siliziumwafer enthielten. Als nächstes stellten sie aus dieser Kombination Schaltkreise her, indem sie das hexagonale Bornitrid ätzten und darauf Elektroden strukturierten und ablagerten. Diese Schaltkreise bestanden jeweils aus 5 x 5 Kreuzschienenanordnungen von Zellen, die jeweils aus einem Transistor und einem Memristor bestanden.

Während die meisten aus 2D-Materialien hergestellten Geräte eine Größe von mehr als einem Quadratmikrometer haben, sind die Memristoren in der neuen Studie nur 0,053 µm2 groß, stellen die Forscher fest. Diese Memristoren „könnten sehr leicht viel kleiner gemacht werden, wenn fortschrittlichere Mikrochips verfügbar wären“, sagt Lanza.

Die CMOS-Transistoren halfen bei der Steuerung der elektrischen Ströme durch die 2D-Memristoren. Dies trug dazu bei, eine Memristor-Lebensdauer von etwa 5 Millionen Schaltzyklen zu erreichen, was in etwa auf dem Niveau vorhandener Widerstands-RAMs und Phasenwechselspeicher liegt. Ohne die CMOS-Transistoren hielten die Memristoren nur etwa 100 Zyklen aus.

Die Forscher zeigten, dass sie mit ihrem Gerät In-Memory-Rechenoperationen durchführen und dabei „oder“- und „implizierende“ Logikgatter konstruieren konnten. Sie weisen darauf hin, dass sie komplexere Vorgänge ausführen könnten, indem sie die Verbindungen zwischen den Geräten ändern.

Darüber hinaus stellen die Wissenschaftler fest, dass die elektrische Leitfähigkeit des Hybrid-Mikrochips durch Anlegen elektrischer Impulse dynamisch an unterschiedliche Werte angepasst werden könnte, eine Eigenschaft, die als Spike-Timing-abhängige Plastizität bezeichnet wird. Diese Funktion legt nahe, dass das Gerät dabei helfen könnte, Spike-Neuronale Netze zu implementieren, die das menschliche Gehirn besser imitieren als herkömmliche Neuronale Netze.

Die Schlüsselkomponenten in einem spikenden neuronalen Netzwerk „spitzen“ – das heißt, erzeugen ein Ausgangssignal – erst, nachdem sie über einen bestimmten Zeitraum eine bestimmte Menge an Eingangssignalen empfangen haben. Da Spike-Neuronale Netze nur selten Spitzen auslösen, bewegen sie viel weniger Daten als typische künstliche Neuronale Netze und benötigen im Prinzip viel weniger Strom und Kommunikationsbandbreite. Herkömmliche Elektronik eignet sich nicht gut für den Betrieb neuronaler Netze mit Spikes, was dazu führt, dass auf dem Markt die Notwendigkeit besteht, neue neuromorphe Hardware für deren Betrieb zu entwickeln, stellen die Wissenschaftler fest.

Als Beweis für das Prinzip erstellten die Forscher mit ihrem Gerät ein Spike-Neuronales Netzwerk mit 784 Eingangsneuronen, einer erregenden Schicht aus 400 Neuronen und einer hemmenden Schicht aus 400 Neuronen. Beim Test mit einer Standardaufgabe – der Klassifizierung der Bilder aus der Datenbank handgeschriebener Ziffern des Modified National Institute of Standards and Technology (MNIST) – erreichte dieses einfache Gerät dennoch eine Genauigkeit von etwa 90 Prozent.

Die Wissenschaftler stellen fest, dass ihre Geräte zum Schalten etwa 1,4 bis 5 Volt benötigen, was im Vergleich zu anderen Prototypen im Bereich der 2D-Materialien, die möglicherweise mehr als 20 V benötigen, niedrig ist 180-nm-CMOS-Knoten. Sie gehen jedoch davon aus, dass diese Spannung die Entwicklung dieser Technologie nicht behindern dürfte, da es viele kommerzielle Mikrochips gibt, die mit viel höheren Spannungen arbeiten – beispielsweise werden hochmoderne 3D-NAND-Flash-Speicher bei etwa 20 V programmiert. und alle Bipolar-CMOS-Mikrochips für Automobilanwendungen benötigen bis zu 40 V.

Zuvor experimentierten IBM-Forscher mit den Vorteilen der Platzierung von 2D-Materialien auf einem Mikrochip. Im Jahr 2011 stellten sie eine Schaltung her, die einen Graphen-Transistor und zwei Induktivitäten enthielt, und entwickelten 2014 eine größere Schaltung mit drei Graphen-Transistoren, vier Induktivitäten, drei Kondensatoren und zwei Widerständen, sagt Lanza. Allerdings hat IBM diesen Ansatz offenbar aufgegeben, „wahrscheinlich wegen der Schwierigkeiten bei der Übertragung eines einschichtigen 2D-Materials“, sagt er. Im Gegensatz dazu verwendeten Lanza und seine Kollegen ein haltbareres, 18 Schichten dickes Material. Er prognostiziert: „Jetzt werden viele andere Wissenschaftler ihre Prototypen auf funktionsfähigen Mikrochips statt auf nicht funktionsfähigen SiO2-Substraten erstellen, was zu vielen weiteren Erkenntnissen führen wird.“

Lanza weist außerdem darauf hin, dass 2D-Materialien normalerweise die Domäne von Materialwissenschaftlern und nicht von Mikrochip-Ingenieuren sind. „Um das von uns durchgeführte Experiment durchzuführen, muss man mit einer speziellen Software einen Mikrochip entwerfen und dann ein Multiprojekt-Wafer-Tape-Out oder, wie in unserem Fall, einen ganzen Wafer erstellen“, sagt er. „Wenn Sie die CMOS-Technologie des 180-nm-Knotens verwenden, wie in unserem Fall, kostet der erste 25.000 US-Dollar, der zweite 100.000 US-Dollar. Viele Forschungsgruppen können das nicht nur nicht entwerfen, sie können es sich nicht einmal leisten. In unserem In diesem Fall stellten meine Kollegen an der Tsinghua-Universität die Wafer zur Verfügung und ich integrierte das Material.“

Lanza weist darauf hin, dass ihre Forschung bereits das Interesse führender Halbleiterunternehmen geweckt hat. Die Wissenschaftler wollen nun über 4-cm2-Silizium-Mikrochips hinausgehen, „um ganze 300-mm-Wafer herzustellen“, sagt Lanza.

Die Wissenschaftler erläuterten ihre Ergebnisse am 27. März in der Zeitschrift Nature.

Aktualisiert am 6. April 2023