Yapay zeka (AI) araçlarının, büyük miktarda veriyi işlemek için yaygınlaştırılması, daha iyi performans gösteren blok cihazlara olan fiyatı artırıldı. Yapay zekanın programlamanın karşılanabilirliğine yardımcı olabilecek veri depolama çözümleri arasında, yüksek bellek bant genişliğine sahip bellekler yer alıyor. Bu teknoloji, bilgisayar işlemcilerinin bellek bant genişliğini artırır, veri miktarını artırır ve güç tüketimini azaltır.
Şu anda flaş bellekler, bir cihaz kapalıyken saklanabilen (yani saklanmayan) ve önde gelen bellek çözümleri olarak kabul ediliyor. Ancak, yaygın kullanım olmasına rağmen mevcut çoğu bellek belleğinin hızının artması ve yapay zekanın dağıtılması ve iyi şekilde desteklenmemektedir.
Son yıllarda bazı mühendisler, verileri daha hızlı ve verimli bir şekilde aktarabilen ultra hızlı bellekler depolamaya çalışıyor. İki boyutlu (2D) modeller, bu yüksek güçlü bellek cihazlarının kapasitesinde umut vaat ediyor.
Bazı uzun kanallı, soyulmuş 2D modeller tarafından üretilen arızalı bellek cihazlarının ultra hızlı işlem hızları sergilendiği da bulunsa da, bu birimlerin ölçeklenebilir özellikleri şu ana kadar zorlu olmuştur. Bu durumda, bu türün büyük ticarileşmesi ve yaygın kullanımı sınırlandırılmıştır.
Fudan Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, kısa bir süre önce ultra hızlı 2D flash bellek cihazlarının ölçeklenebilir için yeni bir çözüm geliştirdiler. Nature Electronics dergisinde yayınlanan bir orijinal ayrıntıda sunulan bu teklif, %98’in üzerinde bir verimle 1.024 flaş bellekli cihazın özetinde etkili bir şekilde piyasaya sürüldü.
“İki boyutlu (2D) karakterler, potansiyel olarak ultra hızlı bellek oluşturmak için kullanılabilir.” diye yazdı. Yongbo Jiang, Chunsen Liu ve meslektaşlarının makalelerinde “Ancak, ara yüz mühendisliği sorunları nedeniyle ultra hızlı temizlenemeyen performans şu anda yalnızca 2D seçeneklerle elde edilebilen ve kısa kanal ürünleriyle ilgili performans gösterimleri eksiktir. Ultra hızlı 2D flaş bellek için, %98’in üzerinde verimle 1.024 flaş bellek cihazı entegre edilebilir, ölçeklenebilir bir entegrasyon süreci raporu mevcuttur.”
10nm’nin altında kanal uzunluğuna sahip bir flaş bellek aygıtının performansını ve karakterizasyonunu sağlar. Kaynak: Doğa Elektronik (2024).
Araştırmacılar, ultra hızlı flaş bellek dizilerini üretmek için litografi, e-ışın buharlaştırma, termal atomik katman biriktirme, polistiren destekli transfer tekniği ve tavlama işlemi dahil olmak üzere bir dizi işlem tekniğini bir arada kullandılar. Son olarak önerdikleri genel yaklaşım, iki farklı bellek katmanına sahip belleklerin birleşimini uyguladılar ve iki kararlılıkta da yüksek verim elde ettiler.
“Yaklaşımı, iki farklı tünelleme bariyeri durumuyla (HfO2/Pt/HfO2 ve Al2O3/Pt/Al2O3) ve kimyasal buhar biriktirme ile büyütülen tek kat molibden disülfidi kullanarak gösteriyoruz.” diye yazdı araştırmacılar.
“Ayrıca ultra hızlı flaş bellek kanal uzunluğunun, silikon patlama kapasitesinin fiziksel aralığının yerinde 10nm’nin çerçevelenemeyeceği gösterilmiyor. 10nm altında sınıflandırılmış cihazlarımız, kompakt olmayan bilgi depolama (4 bit’e kadar) ve dayanıklılık (105’in üzerinde) sunuyor.”
Jiang, Liu ve arkadaşlarının yaptığı ilk testler, yüksek verim elde eden, ultra hızlı belleklerin ölçeklenebilir seçenekleri için önerilen tedavilerin umut vaat ettiğini gösterdi. Araştırmacılar, flaş belleklerinin kanal uzunluğunu 10nm’nin kesitinde ölçeklemeyi başardılar ve bu 10nm altı cihazların ultra hızlı hızlar sergilediğini, 4 bit’e kadar veri depoladığını ve renginin olmadığını buldular.
İleriye dönük çalışmalar, ekibin parçalama sürecini kullanarak diğer 2D simülasyonlara dayalı RAM bellek dizilerini ve farklı bellek yığın yığınlarıyla üretmeyi hedefleyebilir. Bu çabalar, gelecekte ultra hızlı flaş bellek cihazlarının büyük yaygınlaşmasına daha fazla katkıda bulunabilir.
Kaynaklar:
1. Yongbo Jiang ve diğerleri, Ultra hızlı iki boyutlu flaş bellek için ölçeklenebilir bir entegrasyon süreci Nature Electronics (2024)
2. techxplore.com/news/2024-09-scalable-approach-ultrafast-2d-memories
Haberi Derleyen: Selin Karavul – Çukurova Üniversitesi Fizik Bölümü Öğrencisi
