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電機團隊研製新型記憶體 成果獲2021 Symposia on VLSI Technology報導

發布日期: 2021-09-17    文/電機系
新型FeFinFET NVM陣列測試矩陣,由一千個FeFinFET NVM記憶體元件構建成,其中為了測量單顆元件的特性,俱備了Bit-line (位元線), Word-line (字元線), Control-line (控制線), Source-line (源極線), 等 金屬探針墊 (pad),利用量測記錄記憶體各向電性特性與操作表現。電機系提供。
新型FeFinFET NVM陣列測試矩陣,由一千個FeFinFET NVM記憶體元件構建成,其中為了測量單顆元件的特性,俱備了Bit-line (位元線), Word-line (字元線), Control-line (控制線), Source-line (源極線), 等 金屬探針墊 (pad),利用量測記錄記憶體各向電性特性與操作表現。電機系提供。

深度學習神經網路已快速地滲透到生活的各個角落,需要更多數量的嵌入式記憶體來儲存神經網路數以百萬計的參數,並進行記憶體內運算。可積成於邏輯製程的超高密度之非揮發嵌入式記憶體便應用於此,相比於靜態隨機存取記憶體和動態隨機存取記憶體等揮發式記憶體,前者的運用更可增加能量使用效率與降低操作時產生的功率消耗。
 
近年來,非揮發嵌入式鐵電記憶體引起許多研究所者的關注。對比於傳統的鋯鈦酸鉛所形成的鐵電記憶體需要超過一百奈米的薄膜厚度才具備顯著的鐵電遲滯效應,由新型態的鉿鋯氧化物所形成的鐵電記憶體,只要十奈米以下的薄膜厚度即具備明顯的鐵電遲滯效應。其簡單的金屬-鐵電氧化物-金屬 (Metal-Ferroelectric-Metal, MFM)三明治型態堆疊結構可非常容易且靈活地整合至先進互補式金氧半電晶體之邏輯製造的後段製程。
 
由於鉿鋯氧化物所具備的鐵電效應是非揮發性的,在應用於記憶體內運算時,不需要頻繁地載入數據和傳輸資訊。研究學者更進一步地發現,鉿鋯氧化物為多晶格晶體結構,在產生鐵電記憶儲存效應時,能夠部分地將多晶結構中的鐵電偶極翻轉,使得一個記憶體內可以儲存多筆資訊的儲存特性成為可能。
 
中央大學電機系謝易叡助理教授團隊研製出高效率且節能的新型三維鰭式鐵電式記憶體,在3V下,只要80奈秒便可完成操作,並且具有3萬倍電導線性調變窗口(圖二)、一百萬次的耐久擦寫次數(圖三)和理想的AI激發函數’’特性(圖四),非常適合用於超高密度的多位單胞儲存紀錄與基於記憶體內運算的AI推論應用。此研究已被國際旗艦會議2021 Symposia on VLSI Technology選入Focus session報導。

中央大學電機系謝易叡助理教授團隊研究獲國際旗艦會議2021 Symposia on VLSI Technology選入Focus session報導。電機系提供。
中央大學電機系謝易叡助理教授團隊研究獲國際旗艦會議2021 Symposia on VLSI Technology選入Focus session報導。電機系提供。
圖1:創新的嵌入式鐵電記憶體單元結構,由兩個電晶體搭配一鐵電記憶儲存氧化物所組成,稱之為2T1C。圖2:2T1C嵌入式鐵電記憶體可達成三萬倍的電導連續調變的能力,且此連續調變可漸變且對稱地達成。圖3:2T1C鐵電記憶體可達成三位單胞(Three-bits-per-cell)的儲存特性,三位單胞需要八個電導儲存態,相比於傳統的單位單胞記憶體可提升儲存密度達三倍,且每個儲存電導態更可連續操作一千萬次。圖4:2T1C鐵電記憶體可應用於實現深度學習神經網路中的整合線性單元(RectifiedLinearUnit,ReLu),對比於傳統的用CMOS電路來實現的電壓轉換特性,可達成趨近完美的ReLu特性。電機系提供。
圖1:創新的嵌入式鐵電記憶體單元結構,由兩個電晶體搭配一鐵電記憶儲存氧化物所組成,稱之為2T1C。圖2:2T1C嵌入式鐵電記憶體可達成三萬倍的電導連續調變的能力,且此連續調變可漸變且對稱地達成。圖3:2T1C鐵電記憶體可達成三位單胞(Three-bits-per-cell)的儲存特性,三位單胞需要八個電導儲存態,相比於傳統的單位單胞記憶體可提升儲存密度達三倍,且每個儲存電導態更可連續操作一千萬次。圖4:2T1C鐵電記憶體可應用於實現深度學習神經網路中的整合線性單元(RectifiedLinearUnit,ReLu),對比於傳統的用CMOS電路來實現的電壓轉換特性,可達成趨近完美的ReLu特性。電機系提供。
更新日期: 2022-10-31 文章分類: 學術新聞 瀏覽人次: 2825