緩解半導體能耗危機   激發「斯格明子」潛力

編譯／高晟鈞

由新加坡科學技術研究局（A*Star）領導的一個研究小組與新加坡大學（NUS）合作，創建了一種基於「斯格明子」的創新微電子設備，能以比目前商業儲存技術低1000倍的功耗，更快地處理數據。

人工智慧運算的能耗危機

ChatGPT等新興人工智慧需要以極快的速度處理大量數據，除了需要強大的運算能力，更需要龐大的電力支出。截至目前為止，資訊通信科技已經消耗了全球近20%電力；隨著人工智慧不斷發展，這項數字將只增不減。

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緩解這一能源危機的一個重要方法便是「邊緣運算」（Edge Computing），一種分散式運算架構，將應用程式、數據資料與服務的運算，在以往的中心節點切割成更小的部分後，分散至邊緣節點，而非在消耗大量電力的大型資料中心運算。

然而由於運算能力與功率上的限制，邊緣設備目前無法執行複雜的運算任務；因此，迫切需要開發一種完全不同的微電子平台，以實現高效、永續的人工智慧運算。

斯格明子的潛力

斯格明子（Skyrmion）是一種小於奈米尺度的準粒子，受到拓樸結構的保護，具有高穩定性，可以被很低的電流所驅動；因此，被廣泛認為是一種具有高速度、低能耗特性的優秀信息載體，有望成為記憶體的未來。

為了兌現斯格明子的潛力，使用電路來存取它們至關重要。十多年來，科學家已經成功使用大型磁鐵來操控斯格明子，但缺乏電子控制一直是該技術的關鍵障礙。

研究團隊最大的突破也在此，他們是第一個成功實現並觀測斯格明子狀態（0與1）讀取與切換的研究。研究團隊採用了具有磁隧道結（Magnetic tunnel junction）或稱磁穿隧接面的儲存元件，除了可以在室溫環境條件下運行，也被目前廣泛用於磁性記憶體（MRAM）和硬碟應用中。

擴大應用範圍

斯格明子的特殊屬性大大降低了設備的能耗；此外，研究團隊也發現其可以在單一設備內實現兩種以上的狀態，從而避免了縮小設備尺寸以增強性能的需要。

「我們的微電子設備是在200毫米矽晶圓上製造的，使用的材料和方法在全球的製造廠都適用。」IMRE電子材料部門的科學家James Lourembam說道。目前，該團隊正努力加速這些設備與現有邊緣計算的整合，並積極尋求與半導體公司合作，擴大該技術的應用範圍。

資料來源:ScitechDaily

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