2024 年 9 月 14 日专题
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旨在处理大量数据的人工智能 (AI) 工具的广泛使用增加了对性能更好的存储设备的需求。有助于满足人工智能计算需求的数据存储解决方案包括所谓的高带宽内存，这些技术可以增加计算机处理器的内存带宽，加快数据传输速度并降低功耗。
<目前，闪存是最突出的存储器解决方案，能够在设备关闭时存储信息（即非易失性存储器）。尽管广泛使用，但大多数现有闪存的速度有限，不能最好地支持人工智能的运行。近年来，一些工程师一直在尝试开发可以传输数据的超快闪存更快、更高效。二维 (2D) 材料已显示出制造这些性能更好的存储器件的前景。
虽然一些由剥离 2D 材料组装而成的长通道闪存器件被发现具有超快的处理速度，但可扩展的迄今为止，这些设备的集成已被证明具有挑战性。到目前为止，这限制了它们的大规模商业化和部署。
复旦大学的研究人员最近设计了一种用于超快 2D 闪存器件可扩展集成的新方法。Nature Electronics 的一篇论文中概述了这种方法，它被有效地用于集成 1,024 个闪存器件，成品率超过 98%。
“二维 (2D) 材料有可能用于创建超快闪存”，蒋永波、刘春森和他们的同事在论文中写道。“然而，由于接口工程问题，超快非易失性性能目前仅限于剥离式二维材料，并且缺乏短沟道器件的性能演示。我们报告了一种超快2D闪存的可扩展集成工艺，可以用于集成 1,024 个闪存器件，良率超过 98%。”
为了制造超快闪存阵列，研究人员结合使用了多种处理技术，包括光刻、电子束蒸发、热原子层沉积、聚苯乙烯辅助转移技术和退火工艺。作为他们最近研究的一部分，他们应用了他们提出的方法来制造具有两种不同存储器堆栈配置的存储器，这两种配置都获得了高产量。
“我们用两种不同的隧道势垒配置来说明该方法研究人员写道：“存储堆栈（HfO2/Pt/HfO2 和 Al2O3/Pt/Al2O3）并使用转移化学气相沉积生长的单层二硫化钼。
“我们还表明，超快闪存可缩小至 10 纳米以下，低于硅闪存的物理极限。我们的 10 纳米以下设备提供非易失性信息存储（高达 4 位）和强大的耐用性（超过 105）。“
Jiang、Liu 及其同事进行的初步测试证明了他们的方法有望实现超快闪存的可扩展集成，从而实现高产量。研究人员成功地将闪存的通道长度缩小到 10 纳米以下，并发现这些 10 纳米以下设备仍然表现出超快的速度，可存储多达 4 位并保持其非易失性。
进一步的研究可以使用该团队提出的集成工艺来制造基于其他 2D 材料和不同存储器堆栈配置的闪存阵列。这些努力可以进一步促进超快闪存器件未来的大规模部署。
更多信息：Yongbo Jiang 等人，超快二维闪存的可扩展集成流程，Nature Electronics (2024)。DOI：10.1038/s41928-024-01229-6
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