IEDM 2018 Moore’s Law ist tot, aber die Skalierung geht munter weiter

Neuromorphes Computing und Si-basiertes Quanten-Computing

In-Memory-Computing mit analogen nichtflüchtigen Speichern hat das Potenzial durch Parallelverarbeitung von MAC-Operationen (Multiply/Accumulate) in der Analog-Domäne sowohl das Training als auch die Inferenz (Schlussfolgerung) von tiefgehenden Neuronalen Netzen (DNNs) zu beschleunigen. Allerdings leidet die Genauigkeit des Trainings unter inakzeptabler Degradation aufgrund unerwünschter Asymmetrien und Nichtlinearitäten bei Gewicht-Updates und begrenzter Bit-Genauigkeit. Ein Forscher-Team von mehreren US-Universitäten hat diese Probleme mit einer kompakten synaptischen Zelle auf Basis ferroelektrischer FETs gelöst, die mit hybrider Genauigkeit arbeitet. Im hybriden Ansatz nutzt man eine modulierte flüchtige Gatespannung, die die LSBs (Least Significant Bit) repräsentiert, für symmetrisch lineare Updates nur während des Trainingsvorgangs. Für Inferenz werden die nichtflüchtigen Polarisationszustände des FeFET zur Speicherung der Information der MSBs (Most Significant Bits) herangezogen.

Eine elektrochemische synaptische Zelle für schnelles und stromsparendes neuromorphes Computing kommt von IBM Research. Dazu wurde ein elektrochemisches RAM (ECRAM) auf Basis von Lithium-Ionen-Einlagerung in ein Wolframoxid entwickelt. Symmetrische und lineare Updates auf den Leitwert des Kanals werden über Gatestrom-Pulse erreicht, wo bis zu 1000 diskrete Zustände mit hoher Dynamik und guter Speicherdatenerhaltung gezeigt werden konnten. Zum ersten Mal konnte eine Hochgeschwindigkeitsprogrammierung mit Pulsbreiten bis 5 ns hinunter und die Zellenfunktion mit Abmessungen von 300x300 nm2 demonstriert werden.

Einen anderen Ansatz wählten Kollegen von IBM Research indem sie beim In-Memory-Computing auf Phasenwechselspeicher (PCM) setzen. Damit konnte eine 8 bit genaue In-Memory-Multiplikation mit Projected-PCM umgesetzt werden. Die hergestellten Schaltungen zeigten sich bemerkenswert immun gegenüber Leitwertänderungen aufgrund von struktureller Relaxation, 1/f-Rauschen und Temperaturvariationen. Außerdem lassen sich temperaturabhängige Leitwertvariationen in einem Crossbar-Array einfach kompensieren.

Quanten-Computing auf Siliziumbasis

Während IBM beim Quanten-Computing auf supraleitende Quanten-Prozessoren auf Basis von Josephson-Kontakten setzt, die eine aufwändige Kühlung bis fast zum absoluten Nullpunkt benötigen, beschäftigten sich die meisten Papers der Fokus-Session über Quanten-Computing-Bauelemente nun mit Silizium-basierten qubits. Vielversprechend sind Spin-basierte Halbleiter qubits, weil sie viele Ähnlichkeiten zu skalierten Transistoren aufweisen. Intel präsentierte Silizium-basierte Schaltungsstrukturen, die geeignet zur Fertigung auf konventionellen 300-mm-Wafern sind. Für diese Spin-qubits entwickelte Intel ein epitaxiales Prozessmodul für Si-28-Isotope. Für eine gute Hall-Mobilität benötigt man bei den typischen Oxidschichtdicken isotopisch möglichst reine Substrate. Intels Testchips mit 55, 23, 15 und 7 Gate Arrays wurden auf 300-mm-Wafern gefertigt, wobei ein Wafer über 10.000 qubit-Teststrukturen umfasst.

HF-Transistoren für 5G und darüber hinaus

Mit der Hinzunahme des mm-Wellen-Bandes in die Spezifikation der fünften Mobilfunkgeneration (5G) wurden auch die Forschungsaktivitäten für HF-Schaltungen höherer Frequenzen verstärkt. So widmet sich auf der IEDM eine eigene Fokus-Session diesem Gebiet.

Intel als starker Spieler im Mobilfunkmarkt hat für seinen 22-nm-FinFET-Prozess 22FFL Schaltungselemente entwickelt, die speziell für HF-Anwendungen und mm-Wellen geeignet sind. Dabei konnten Transitfrequenzen für NMOS-Transistoren oberhalb von 300 GHz und Maximalfrequenzen oberhalb von 450 GHz erreicht werden. Das Funkelrauschen konnte gegenüber der Planartechnik deutlich reduziert und der Wirkungsgrad von Verstärkung in Bezug auf die Leistungsaufnahme verbessert werden.