Analogue Phase Change Computational Memory with High Precision Reads and Energy Efficient Writes
本文提出了一种紧凑型相变存储器器件架构，通过将超受限的活性切换体积与非绝缘薄膜相结合，克服了传统的权衡限制，从而利用常规材料实现了高计算精度（接近 6 位）、低电导值以及高能效写入。
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长期以来，计算一直依赖于数据存储与数据处理之间的分离。在标准计算机中，机器的“大脑”必须不断地在内存与处理器之间往返传输信息，这一过程消耗了大量的能量并降低了性能。为了克服这一瓶颈，科学家们一直在探索一种被称为“存内计算”（in-memory computing）的不同方法，即让存储器本身执行计算。这种方法对于人工智能特别具有前景，因为人工智能需要海量的数学运算来识别模式并做出决策。理想的存储器应能持有连续的数值范围，就像调光开关而非简单的开/关灯一样，从而能够模拟人类大脑中复杂的连接。然而，制造出一种既足够小到可以密集封装数百万个此类单元，又足够精确以进行准确计算，且足够高效以实现无过热运行的设备，已被证明是一个艰巨的挑战。
IBM研究院与意大利国家研究委员会的研究小组现在推出了一种新型存储器设计，旨在解决这些相互冲突的需求。他们专注于一种被称为“相变存储器”（phase-change memory）的类型，这种存储器通过使一种特殊材料在两种物理状态（一种是无序的玻璃态，另一种是有序的晶体态）之间切换来存储信息。通过精确控制这种材料处于玻璃态的程度，设备可以持有不同的电导率，从而有效地存储一个数值。研究人员的目标是创造一种使用极低功率写入新信息，并能以极高精度读取，同时还能适应微小空间的存储器版本。
其创新的核心在于设备的物理架构。不同于大多数存储芯片所使用的传统垂直形状（类似于蘑菇状），他们设计了一种由仅约5纳米厚的超薄相变材料组成的结构。这一层位于底部电极和电介质间隔层之间，但至关重要的是，它位于一层更薄的、非绝缘性的非晶碳投影层之上。该投影层作为一个连续的桥梁，横跨整个设备的宽度。当研究人员施加短促而强烈的电流脉冲来切换材料时，他们会熔化位于底部电极上方相变层的一个微小圆形区域，使其转变为玻璃态。随后，电流通过这个微小的玻璃圆圈以及周围的投影层流动，两者呈并联连接。由于投影层是连续且高导电性的，它决定了设备的整体电学行为，确保电流保持在较低且稳定的水平。
这种特定的排列方式使设备能够达到以往难以达到的精度水平。研究人员展示了他们可以对设备进行编程，使其持有具有接近六位（six bits）精度的不同电导值，这意味着它可以可靠地分辨出64个不同的电阻等级。从实际应用来看，这种高精度对于执行人工智能所需的复杂矩阵运算至关重要。此外，该设计大幅降低了写入数据所需的能量。团队测量了切换设备所需的电流，发现其可以低至90微安培，这比旧设计通常需要的数百微安培显著下降。这种降低是通过超薄几何结构实现的，它将电流产生的热量极其紧凑地限制在极小的范围内，从而使熔化过程中的热效率变得极高。
除了效率和精度之外，这种新设备还解决了被称为“时间不稳定性”（temporal instability）的主要问题。在许多存储技术中，存储的数值往往会随时间漂移或因随机电噪声而产生波动，从而在计算中引入误差。研究人员发现，他们的设计通过连续的投影层，显著抑制了这些波动。他们观察到，与传统设备相比，存储值的漂移减少了20倍，而随机噪声则减少了4倍。这种稳定性意味着设备即使在高温下也能可靠地保持其编程状态，确保内存执行的计算能够长时间保持准确。
为了证明这些独立设备可以在真实系统中协同工作，团队构建了一个包含64个此类单元的小型网格阵列（crossbar array）。他们将每个存储单元连接到一个起到开关作用的晶体管，从而实现对单元的独立控制和读取。随后，他们通过用一组权重对阵列进行编程，并执行一种称为“矩阵-向量乘法”的数学运算（这是神经网络推理的基础构建模块）来测试该阵列。结果令人瞩目：硬件系统实现了超过五位（five bits）的有效计算精度。这一精度水平较目前的尖端系统有了实质性的提升，因为目前的系统通常只能达到三到四位的精度。实验的成功表明，这种新架构不仅是一个理论概念，而且是构建高密度、低功耗、高精度计算系统的可行路径，有望在未来驱动下一代人工智能。
研究人员还探索了该设计的变体，以进一步提升性能。通过修改底部电极，使其直接穿透材料堆叠形成“边缘接触”（edge-contact）配置，他们能够将编程电流降低到约50微安培。这种改变增加了接触点的局部功率密度，使加热效率更高。在整个实验过程中，团队使用了与现有制造工艺兼容的标准未掺杂材料，这表明该技术可以集成到当前的生产线中，而无需全新的制造方法。虽然这项研究侧重于特定的概念验证，但其结果为克服长期阻碍存内计算发展的密度、能量与精度之间的权衡问题，提供了一条清晰的路线图。
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