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CMOS-kompatibel, 3-V-Versorgung

KI-Prozessoren mit „Synapsen“ aus Nanodrähten

18. Januar 2019, 10:34 Uhr   |  Heinz Arnold

KI-Prozessoren mit „Synapsen“ aus Nanodrähten
© Forschungszentrum Jülich

Dr. Ilia Valov zusammen mit Prof. Leon Chua, dem Vater des Memristors, und Prof. Masakazu Aono, dem Vater des Atomic Switch.

Memristive Zellen ermöglichen nichtflüchtige Speicher und neuromorphe Prozessoren und vereinfachen den Weg zur KI. Dr. Ilia Valov vom Forschungszentrum Jülich erklärt, warum jetzt ein Durchbruch gelungen ist und was Europa tun muss.

Markt&Technik: Neuronale Netze für KI-Verfahren werden bisher auf digitalen Schaltungen emuliert. Sie wollen nun mit einer dedizierten Hardware auf Basis von Memristoren neuromorphes Computing verwirklichen, das seinem Vorbild, dem Gehirn, sehr nahe kommt. Ist das ohne ein CMOS-kompatibles Fertigungsverfahren nicht nur Spielerei auf hohem Niveau?

Dr. Ilia Valov: Ohne CMOS-Kompatibilität wäre es tatsächlich Spielerei. Doch wir setzen Materialien ein, die schon heute in CMOS-Prozessen zum Einsatz kommen, beispielsweise Hafniumoxid, das als High-K-Material in DRAMs arbeitet, oder Zinkoxid, mit dem wir gerade sehr gute Erfahrungen gemacht haben. Wir sind überzeugt, dass sich unser Ansatz recht gut in CMOS-Prozesse integrieren lässt, um Speicher-ICs oder Prozessoren zu fertigen. Aus vielen Gesprächen mit Vertretern von Industrieunternehmen wissen wir, dass CMOS-Kompatibilität eine der grundlegenden Voraussetzungen für den Erfolg ist – wir richten unsere Arbeit zum großen Teil danach aus.

Sie sprechen etwas zurückhaltend von den guten Erfahrungen, die sie mit Zinkoxid gemacht haben. In Wirklichkeit handelt sich doch um nichts weniger als einen Durchbruch. Worin besteht er genau?

Zu Memristoren oder memristiven Devices wurde über die vergangenen Jahre sehr viel geforscht. Die Wissenschaftler haben alle möglichen Materialien untersucht, selbst Organgenschalen und Nutella blieben nicht verschont. Wir setzen Nanodrähte als Basismaterial für die memristive Zelle ein.

Die Experimente bestanden, einfach ausgedrückt, darin, Nanodrähte auf Basis verschiedener Materialien zwischen verschiedene Elektroden zu bringen, um zu ermitteln, ob sie sich für den Aufbau von memristiven Zellen eignen könnten. Und wir haben es geschafft, alle memristiven Funktionen in einem ZnO-Nanodraht zu kombinieren.

Kohlenstoff-Nanotubes gelten doch als ein vielversprechendes Material?!

Ihre Funktionsweise ist anders. Zwar verhalten sie sich wie ein Quasimetall, sind robust, schnell und energieeffizient, aber sie sind schwierig als Multi-Level-Speicher einzusetzen und bieten nicht die besten Voraussetzungen, um Neuromorphic Computing zu betreiben. NRAMs sind eher ein Storage-Class-Speicher.

Worin besteht der Durchbruch, der in Jülich erzielt wurde?

Die auf Nanodrähten basierenden memristiven Zellen mussten bisher mit vergleichsweise hohen Spannungen von 40 bis 100 V betrieben werden, die CNTs ausgenommen. Das wiederum führte zu Überhitzung und Zerstörung der Bauelemente. Bei den Zinkoxid-Nanodrähten tritt das Problem nicht auf, weil wir auf das Material-Design gesetzt haben und eine Kombination zwischen Elektrode und Nanodraht anwenden, die als Selbstschutz dient.

Mit welchen Spannungen können Sie arbeiten?

Wir kommen mit etwa 3 V aus, was der Überhitzung entgegenwirkt. Mit dieser Spannung passen die entsprechenden ICs auch viel besser in die heute üblichen Baugruppen. Die 3 V bei unseren Nanodrahtzellen liegen zwar noch höher als die Spannung der memristiven Zellen auf der Basis von Dünnschichten, sie weisen aber andere Vorteile auf, wie etwa die Möglichkeit zum „Bottom-up-Approach“ und zu auf Nanodrähten basierenden Netzwerken.

3 V klingt schon mal viel besser als 100 V. Ließe sich die Spannungsversorgung für reale Einsatz noch weiter absenken?

Das Schöne ist, dass wir wissen, wie wir weiter vorgehen müssen: Jetzt kommt es darauf an, die Oberflächenleitfähigkeit der Nanodrähte zu erhöhen, dann ließe sich die benötigte Spannung auf 1 bis 2 V senken, wahrscheinlich sogar unter 1 V.

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2. RRAMs, MRAMs, PCMs - alles memristive Techniken
3. Funktion eines Memristors

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