《科学》刊发西安交大国际合作最新科研成果 将有助于推进高性能神经元计算芯片开发

本报讯 记者据西安交通大学获悉，北京时间8月23日，国际最权威学术期刊之一的美《科学》杂志，在线发表了西安交大与深圳大学、美国约翰霍普金斯大学的合作论文《超低噪声与漂移的相变异质结存储器》。该成果突破了神经元计算协同性瓶颈，将有助于大力推进高性能神经元计算芯片的开发。

据西安交大材料学院金属材料强度国家重点实验室微纳中心张伟教授介绍，随着人工智能、大数据、超级计算机的迅猛发展，要求传统商用计算体系架构更加低功耗、高效率、低成本。但目前经典的冯诺依曼计算体系架构，采用二进制数字信号且数据处理与存储分离，约40%的能耗仅用于数据的往返搬运而非计算或存储。

为此，业界近年来基于先进的相变存储技术研发神经元计算器件已成为业界研发焦点。然而，商用锗锑碲基相变存储器件在反复可逆相变操作过程中，多态存储电阻值波动大，高密度存储阵列协同性差，严重制约了高精度、高效率神经元计算器件的开发。

如何破解其中存在的瓶颈问题？张伟教授与深圳大学饶峰教授、美国约翰霍普金斯大学马恩教授通力合作，提出了一种新式的相变异质结（PCH）设计，由多个交替堆叠的相变层与限制层构成，并通过原位加热且低速生长的多层薄膜磁控溅射沉积技术实现了高质量相变异质结的制备。该相变异质结可有效抑制玻璃态相变材料结构弛豫以及反复相变过程中的组分偏析，将相变存储器件数据态的阻值波动和漂移降低到前所未有的水平。相变异质结器件在迭代擦除操作时可实现9个稳定的多态存储，并在累积写入操作时器件电导呈现高一致性。

其具备的优越性能适用于精准矢量矩阵乘法计算、快速时序相关探测和其他要求高精度和高一致性的机器学习任务，不显著增加芯片制造成本，也无需开发额外复杂的工艺，可完美匹配现有相变存储器量产工艺，将有助于大力推进高性能神经元计算芯片的开发。

（本报记者 周励）

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