新型內存芯片可承受700°C高溫，或將實現太空AI運算

熱量一直是電子元件的敵人，內存芯片也不例外。大多數芯片在約200攝氏度以上開始失效，這限制了它們在太空探索和工業傳感等極端溫度場景中的應用。南加州大學的研究人員現在表示，他們已經創造出一種遠超這一界限的器件，能在700攝氏度（1300華氏度）下無故障運行。

在最近發表于《科學》期刊的一篇論文中，由南加州大學工程師Joshua Yang領導的團隊介紹了一種新型內存器件，可以在比熔巖還熱的溫度下工作，且在該閾值下未顯示任何退化跡象，表明該器件可能承受更高的溫度。據研究人員介紹，700度只是他們測試設備的上限。

該器件是一種稱為憶阻器（Memristor）的納米級元件，既能存儲數據又能執行某些類型的計算。這種雙重角色使憶阻器成為AI硬件領域的熱門話題，因為在內存和計算之間移動數據仍然是延遲和能耗的主要來源。

在結構上，該芯片由鎢、氧化鉿和石墨烯的層疊組成。鎢形成頂部電極，具有所有金屬中最高的熔點。氧化鉿是一種已用于半導體制造的陶瓷材料，作為絕緣層。底部是石墨烯，一種以其熱穩定性和與金屬原子弱相互作用著稱的單層碳原子。

底部的石墨烯層是主要創新點。在傳統器件中，高溫導致頂部電極的金屬原子穿過絕緣層遷移。隨著時間推移，它們形成導電絲，永久連接電極并導致器件短路。這種金屬遷移機制是這些器件在高溫下失效的常見情況。

在南加州大學的設計中，石墨烯打斷了這一過程。到達石墨烯界面的鎢原子與其相互作用非常弱，不易附著或聚集。沒有穩定的錨點，導電絲的形成被抑制，使器件即使在極端熱應力下也能保持其開關行為。

研究人員通過電子顯微鏡、光譜學和量子級模擬相結合的方式確認了這一機制。他們的分析表明，這種效應源于鎢原子與石墨烯表面的相互作用方式，表明具有類似表面特性的其他材料可能也能提供相當的穩定性。

即使在700攝氏度下，芯片仍能保留數據、可靠切換，并在低電壓下運行。該器件在無需刷新的情況下保留數據超過50小時，經受超過10億次開關循環，并以低電壓運行，開關速度在幾十納秒級別。

除了能在極端溫度下運行外，該芯片還可能為AI計算開辟新可能。憶阻器可以利用歐姆定律直接在硬件中執行矩陣乘法，電壓和電導產生代表計算結果的電流。計算在數據存儲的地方發生，而不是在內存和處理器之間來回移動數據。這種方法可以減少線性代數密集型工作負載的能耗和延遲。

雖然這項研究專注于高溫運行，Yang的團隊已通過其初創公司TetraMem展示了常溫下用于機器學習的憶阻器芯片。高溫版本將這一概念擴展到傳統AI硬件無法運行的環境，開啟了在航天器、探測器或工業系統上直接運行推理的可能性。

在航天器上直接運行推理是英偉達CEO黃仁勛在GTC上推介公司Vera Rubin Space-1模塊時強調的，這是一個設計在衛星和未來軌道數據中心上運行的緊湊型AI計算系統，它將實時處理來自太空傳感器的數據，而非將其傳回地球。

"在太空中，沒有傳導，沒有對流，只有輻射。所以我們必須弄清楚如何在太空中冷卻這些系統。"黃仁勛在主題演講中說。

冷卻限制只是在太空運行AI系統的挑戰之一，而像南加州大學憶阻器這樣能在極端熱條件下繼續工作的元件可能是一個解決方案。

這項技術還有許多其他可能有用的場景，比如在能源領域。高溫電子器件是地熱能系統的必需品，傳感器必須在地下深處運行，核能和聚變環境也是如此。即使在不太極端的環境中，額定用于這些條件的器件也可以提高經常在熱極限附近運行的汽車和工業系統的可靠性。

這項研究仍處于早期階段。當前的器件僅代表計算架構的內存部分，開發其他方面如高溫邏輯電路還需要更多工作。當前的芯片原型是在實驗室環境中以小規模手工制造的，因此設計和制造需要更多時間。

盡管如此，材料本身提供了良好的起點。鎢和氧化鉿已廣泛用于半導體生產，雖然石墨烯不夠成熟，但正朝著晶圓級制造方向發展。

這項由南加州大學主導、美國空軍支持的多機構合作研究，改變了關于技術可行性的討論。第一次，一個關鍵的計算機硬件被證明可以在以前無法企及的條件下運行，為那些可以大膽計算的系統打開了大門。