路援帮 汽车资讯 新型数据存储方法采用2D半金属材料 能耗比传统方法少100多倍

新型数据存储方法采用2D半金属材料 能耗比传统方法少100多倍

人工智能和机器学习技术的出现,正通过物联网、自动驾驶汽车、实时成像处理和医疗领域的大数据分析等新应用,极大地改变这个世界。2020年,全球数据总量预计将达到44ZTB,而且还将继续增长,超过目前计算。

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人工智能和机器学习技术的出现,正通过物联网、自动驾驶汽车、实时成像处理和医疗领域的大数据分析等新应用,极大地改变这个世界。2020年,全球数据总量预计将达到44ZTB,而且还将继续增长,超过目前计算和存储设备的容量。与此同时,到2030年,相关的用电量也将增长15倍,占全球能源需求的8%。因此,对降低能源需求,同时提高信息存储速度的技术的需求迫在眉睫。

据外媒报道,香港大学教授Xiang Zhang在美国加州大学伯克利分校时带领了一组研究人员,与斯坦福大学教授Aaron Lindenberg的团队合作,研发了一种新型数据存储法:在只有3纳米厚的二碲化钨中,让奇数层相对于偶数层滑动。此种原子层的排列代表着0和1,用于数据存储。然后,研究人员们创造性地利用量子几何:贝利曲率以读出信息。因此,该材料平台非常适用于存储器,还具有独立的“写”和“读”操作能力。而且相比于传统方法,此种新型数据存储方法的能耗少100多倍。

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该项研究对于非易失性存储是一项概念性创新,可能会带来技术革命。研究人员首次证明了2D半金属可以优于传统的硅材料,用于存储和读取信息。与现有的非易失性(NVW)存储器相比,新型材料平台有望将存储数据量提高2个数量级,将能耗成本降低3个数量级,而且可以极大地加速实现新兴内存计算和神经网络计算应用。

此前,研究人员发现,当2D材料二碲化钨处于拓补状态时,原子在此类层中的特殊排列会产生一种能带交叉简并点“Weyl node”,而且表现出独特的电子特性,如零电阻传导。此类点被认为具有类似虫洞的特性,电子会在材料的反面穿过。在此前的实验中,研究人员发现,可以利用太赫兹辐射脉冲调整该材料结构,让材料快速地在拓补状态和非拓补状态之间切换,有效地开关零电阻状态。Zhang教授的团队已经证明,只有原子级厚度的2D材料可大大降低电场的屏蔽效应,而且其结构很容易受到电子浓度或电场的影响。因此,2D拓补材料可以将光学操作转化为电气化控制,为电子设备铺平道路。

在该项研究中,研究人员将二碲化钨金属层的三层原子层堆叠在一起,就像纳米大小的扑克牌叠在一起。通过向该原子堆中注入少量载流子或施加垂直电场,让每个奇数层相对于偶数层,在其上下滑动。通过观察相应的光学和电气化特征,研究人员了解到此种滑动是永久性的,除非另一个电激发触发层重新排列。此外,为了读取此类移动原子层之间存储的数据和信息,研究人员在此类半金属材料中采用了非常大的“贝利曲率”。此种量子特性就像磁场一样,可以控制电子的传播,产生非线性霍尔效应。通过此种效应,可以读出原子层的排列,且不影响堆叠。

利用此种量子特性,可以很好地区分不同的原子堆和金属极化状态。此种发现解决了铁电金属因弱极化导致的阅读困难,让铁电金属不仅在基础物理领域引起研究人员的兴趣,也证明了相对于传统半导体和铁电绝缘体而言,此类材料有广阔的应用前景。改变堆叠顺序只会破坏Van der Waals键,因此,理论上比传统相变材料打破共价键消耗的能量低两个数量级,为节能存储设备的发展提供了新的平台,有助于走向可持续的智能未来。

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