新的3D芯片结合了计算和数据存储
随着嵌入式智能越来越多地进入我们生活的各个领域，从自动驾驶到个性化医疗等领域产生了大量的数据。但是，随着数据洪流的规模越来越大，计算机芯片将其加工成有用信息的能力也在不断下降。
现在，斯坦福大学和麻省理工学院的研究人员已经建立了一个新的芯片来克服这个障碍。结果今天发表在自然杂志上，由主要作者Max Shulaker，一个在麻省理工学院电气工程与计算机科学系助理教授。shulaker开始工作与H.·S.菲利普Wong和他的顾问Subhasish Mitra博士的学生，斯坦福大学电气工程和计算机科学教授。团队还包括Roger Howe和Krishna Saraswat教授，也从斯坦福。
今天的计算机组成不同的芯片拼凑。有一个计算芯片和一个单独的数据存储芯片，两者之间的连接是有限的。作为应用分析日益海量的数据，有限的速度，数据可以在不同的芯片的移动创造了一个关键的通信“瓶颈”和有限的房地产在芯片上，没有足够的空间来放置并排，即使他们已经小型化（这种现象被称为穆尔的Law）。
更糟糕的是，底层设备，由硅制成的晶体管，不再以几十年来的历史速度提高。
新的原型芯片是从今天的芯片的根本改变。它使用多个纳米技术，再加上一个新的计算机体系结构，以扭转这些趋势。
而不是依赖于硅基器件，芯片使用碳纳米管，从而形成nanocylinders二维石墨烯和电阻随机存取存储器（RRAM）细胞，是一种非易失性存储器通过改变固体电介质材料的电阻进行操作。研究人员综合100万RRAM细胞和200万碳纳米管场效应晶体管，不断用新兴的纳米技术最复杂的电子系统。
RRAM和碳纳米管都是建立在互相垂直，使一个新的，与交错的逻辑和存储层致密的三维计算机体系结构。通过插入超导线各层之间的三维结构，这将解决通信瓶颈。
然而，这样一种体系是不可能的与现有的硅技术，根据论文的第一作者，Max Shulaker，他是麻省理工的微系统技术实验室的核心成员。“今天是二维的电路，由于建筑传统的硅晶体管涉及到非常高的温度超过1000摄氏度，”Shulaker说。“如果你在上面安装第二层硅电路，那么高温会损坏电路的底层。”
这项工作的关键是碳纳米管电路和RRAM存储器可以在较低的温度下制备的，低于200 C”，这意味着他们可以建立在不损害电路层下面，”Shulaker说。
这为将来的计算系统提供了几个同时带来的好处。“设备更好：由碳纳米管逻辑可以级能效更高相比，今天的逻辑由硅制成的，一种秩序，同样，RRAM可以更加密集，速度更快，比DRAM更节能，”Wong说，指的是一个传统的存储器称为动态随机存取存储器。
“除了改进设备，三维集成在系统的另一个重点考虑的地址：在芯片之间的互连，”Saraswat补充道。
“新的3-D计算机体系结构提供了密集的、细粒度的集成计算和数据存储，大大克服瓶颈之间移动数据的芯片，”Mitra说。因此，芯片能够存储大量的数据，并执行片上处理，将数据洪流转化为有用的信息。
为了证明这项技术的潜力，研究人员利用碳纳米管的能力作为传感器。在芯片的顶层，他们放置了100万个基于碳纳米管的传感器，用于探测和分类环境气体。
由于分层传感、数据存储和计算，该芯片能够测量每个并联在传感器，然后直接写入内存，产生巨大的带宽，Shulaker说。
三维一体化继续缩放技术路径由穆尔的法律规定的最有前途的方法，使得越来越多的设备被集成的单位体积，根据Jan Rabaey，一个在加州大学伯克利分校的电气工程和计算机科学的教授，他没有参与该研究。
“这导致了一个根本不同的角度的计算架构，使一个亲密交织的记忆和逻辑，”Rabaey说。这些结构可能特别适合于基于其他学习的计算范例，如脑启发系统和深层神经网络，作者提出的方法无疑是朝着这个方向迈出的第一步。
Howe说：“我们的演示的一大优点是，无论是在制造还是设计方面，它都与当今的硅基础设施兼容。”。
“事实上，这一战略是CMOS互补金属氧化物半导体] [为各种应用程序兼容的和可行的建议，这是穆尔定律的不断进步的重要一步，”肯汉森说，在半导体研究公司总裁兼首席执行官，支持这项研究。为了维持穆尔定律经济学的承诺，尺寸缩放不再足够，需要创新的异质方法。这一创举体现了这一哲学思想。”
团队致力于提高基础技术，而新的三维计算机体系结构探索。对于shulaker，下一步是与总部位于马萨诸塞州的半导体公司模拟设备开发新版本的系统，利用其进行检测，在同一芯片的数据处理能力的工作。
所以，例如，该设备可以被用来在一个病人的呼吸感知特定化合物的检测疾病的迹象，Shulaker说。
他说：“这项技术不仅可以改进传统计算，而且还可以为我们开辟一个全新的应用领域。”。“我的学生们正在调查我们如何能生产出比电脑更有用的芯片。”
“这展示了传感器、存储器的三维集成，逻辑是一种特别的创新发展，利用当前的CMOS技术与碳纳米管场效应晶体管的–新的能力，”Sam Fuller说，首席技术官退休的模拟设备，他并没有参与这项研究。“这有可能成为未来许多革命性应用的平台。”
这项工作是由美国国防高级研究计划署资助的国家自然科学基金、半导体研究公司，该声波，和斯坦福体系联盟成员企业。