大量のデータを処理するように設計された人工知能 (AI) ツールの普及により、より優れたパフォーマンスのメモリ デバイスの必要性が高まっています。AI の計算需要を満たすのに役立つデータ ストレージ ソリューションには、いわゆる高帯域幅メモリが含まれます。これは、コンピュータ プロセッサのメモリ帯域幅を増やし、データ転送を高速化し、消費電力を削減できるテクノロジです。

現在、フラッシュメモリは、デバイスの電源がオフのときに情報を保存できる最も著名なメモリ ソリューション (つまり、不揮発性メモリ) です。広く使用されているにもかかわらず、既存のフラッシュ メモリの速度には限界があり、AI の動作を最適にサポートするものではありません。

そこで近年、一部の技術者は、より高速かつ効率的にデータを転送できる超高速フラッシュメモリの開発を試みている。二次元（2D）材料は、これらのより優れた性能のメモリデバイスの製造に有望であることが示されています。

剥離された 2D 材料から組み立てられた一部の長チャネル フラッシュ メモリ デバイスは超高速の処理速度を示すことがわかっていますが、これらのデバイスのスケーラブルな統合はこれまでのところ困難であることがわかっています。このため、これまでのところ、大規模な商業化と展開は制限されています。

復旦大学の研究者らは最近、超高速 2D フラッシュ メモリ デバイスをスケーラブルに統合するための新しいアプローチを考案しました。このアプローチの概要は、紙でネイチャーエレクトロニクスを効果的に使用して、1,024 個のフラッシュ メモリ デバイスを 98% 以上の収率で統合しました。

「二次元（2D）材料は、超高速フラッシュメモリの作成に使用できる可能性がある」とYongbo Jiang氏、Chunsen Liu氏らは論文で述べている。「しかし、インターフェース工学の問題により、超高速不揮発性の性能は現在、剥離した2D材料に限定されており、短チャネルデバイスでの性能実証が不足しています。我々は、超高速2Dフラッシュメモリのスケーラブルな統合プロセスを報告しています。1,024 個のフラッシュ メモリ デバイスを 98% 以上の収率で統合するために使用されました。」

超高速フラッシュメモリアレイを製造するために、研究者らはリソグラフィー、電子ビーム蒸着、熱原子層蒸着、ポリスチレン支援転写技術、アニーリングプロセスなどの加工技術を組み合わせて使用​​した。最近の研究の一環として、彼らは提案したアプローチを 2 つの異なるメモリ スタック構成でメモリの製造に適用し、どちらも高い歩留まりを達成しました。

「メモリ スタック (HfO) の 2 つの異なるトンネル バリア構成を使用したアプローチを説明します。₂/Pt/HfO₂そしてアル₂○₃/Pt/Al₂○₃）そして転写された化学蒸着法で成長させた単層二硫化モリブデンを使用している」と研究者らは書いている。

「また、超高速フラッシュ メモリのチャネル長が、シリコン フラッシュ メモリの物理的限界を下回る 10 nm 未満まで縮小できることも示しました。当社の 10 nm 未満のデバイスは、不揮発性の情報ストレージを提供します。(最大 4 ビット) および堅牢な耐久性 (10 ビット以上)⁵)。」

Jiang、Liu、および彼らの同僚によって実行された初期テストは、高歩留まりを達成する超高速フラッシュメモリのスケーラブルな統合に対する彼らのアプローチの有望性を実証しました。研究者らは、フラッシュ メモリのチャネル長を 10 nm 未満まで縮小することに成功し、これらの 10 nm 未満のデバイスが依然として超高速速度を示し、最大 4 ビットを保存し、不揮発性を維持していることを発見しました。

さらなる研究では、チームが提案した統合プロセスを使用して、他の2D材料に基づいてさまざまなメモリスタック構成を備えたフラッシュメモリアレイを製造する可能性がある。これらの取り組みは、将来の大規模な導入にさらに貢献する可能性があります。超高速フラッシュメモリデバイス。

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