Forscher der Stanford University, TSMC, NIST, University of Maryland, Theiss Research und der Tianjin University haben einen Fachartikel mit dem Titel „Neuartige Nanokomposit-Superlattices für energiearme und hochstabile nanoskalige Phasenwechselspeicher“ veröffentlicht.

Abstract:

„Datenzentrierte Anwendungen verschieben die Grenzen der Energieeffizienz in heutigen Computersystemen, einschließlich solcher, die auf Phasenwechselspeicher (PCM) basieren. Diese Technologie muss einen stromsparenden und stabilen Betrieb im Nanomaßstab erreichen, um in Speicherarrays mit hoher Dichte erfolgreich zu sein. Hier verwenden wir eine neuartige Kombination aus Phasenwechselmaterial-Übergittern und Nanokompositen (basierend auf Ge₄Sb₆Te₇), um eine rekordverdächtige Leistungsdichte von ≈ 5 MW/cm zu erreichen² und ≈ 0.7 V Schaltspannung (kompatibel mit modernen Logikprozessoren) in PCM-Geräten mit den bisher kleinsten Abmessungen (≈ 40 nm) für eine Superlattice-Technologie auf einem CMOS-kompatiblen Substrat. Auch diese Geräte gleichzeitig weisen eine geringe Widerstandsdrift mit 8 Widerstandszuständen und eine gute Ausdauer auf (≈ 2 × 10).⁸ Zyklen) und schnelles Schalten (≈ 40 ns). Das effiziente Schalten wird durch einen starken Wärmeeinschluss innerhalb der Übergittermaterialien und die nanoskaligen Geräteabmessungen ermöglicht. Die mikrostrukturellen Eigenschaften des Ge₄Sb₆Te₇ Nanokomposit und seine hohe Kristallisationstemperatur sorgen für die schnelle Schaltgeschwindigkeit und Stabilität in unseren Übergitter-PCM-Geräten. Diese Ergebnisse machen die PCM-Technologie erneut zu einem der Vorreiter für energieeffiziente Datenspeicherung und Datenverarbeitung.“

Finden Sie die technisches Papier hier. Veröffentlicht im Januar 2024. Lesen Sie dies verwandter Nachrichtenartikel von der Stanford University.

Wu, X., Khan, AI, Lee, H. et al. Neuartige Nanokomposit-Übergitter für nanoskalige Phasenwechselspeicher mit niedriger Energie und hoher Stabilität. Nat Commun 15, 13 (2024). https://doi.org/10.1038/s41467-023-42792-4

Weiterführende Literatur
MRAM erhält mehr Aufmerksamkeit bei kleinsten Knoten
Warum diese 25 Jahre alte Technologie das Gedächtnis der Wahl für Spitzendesigns und in Automobilanwendungen sein könnte.
Steigerung der KI-Energieeffizienz durch Compute-in-Memory
So verarbeiten Sie Zettascale-Workloads und bleiben dabei innerhalb eines festen Energiebudgets.

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://semiengineering.com/a-new-phase-change-memory-aimed-at-helping-computers-process-large-amounts-of-data/