微电子工程教授开发用于改进存储和计算的内存技术的选项

工程学院研究员倪凯通过 DARPA 的青年教师奖励计划获得了改进计算内存技术的资金。

罗彻斯特理工学院对用于计算的新型节能材料的研究可以改善检索大量数据时经常出现的瓶颈，阻碍处理吞吐量和能源效率。

RIT 凯特格里森工程学院电气工程助理教授Kai Ni获得了推进替代材料和工艺以改进电子设备存储、检索和处理大数据的方式的资金。这笔资金是国防高级研究计划局 (DARPA) 青年教师奖励计划的一部分，该计划授予探索国家安全领域技术的早期职业教师研究人员。

Ni 是半导体和新型计算存储技术领域的专家。他的工作是在铁电领域，这是一个新兴领域，通过新材料的集成、设备的物理建模以及将开发的设备更有效地应用到加速器系统架构(整体计算机)中来开发能源效率和提高计算能力处理系统。

为了计算或提取数据，用户必须将数据从内存移动到计算设备的应用程序中。一旦完成功能，数据将被重新存储。Ni 解释说，这种移动，尤其是大型数据集的移动，成为了数据传输的瓶颈。

“挑战在于记忆。基本上，将数据从内存中取出到 CPU 需要更多的精力和时间，因此将数据从存储中移出消耗的能量最多;这是我们正在努力解决的瓶颈，” RIT电气与微电子工程系纳米电子器件与系统组主任 Ni 说。“这确实是我们正在努力实现的目标，而且并不容易。”

倪因这个项目获得了近 100 万美元的奖金。该研究领域的趋势显示出更节能处理的前景，工作旨在确认使用铁电材料来加速应用，例如处理大量大数据，并改进人工智能和神经形态计算技术开发的加速器。正在寻求这些技术来改进国防应用中的数据和信号处理、安全编码和资源管理，但它们也正在从医疗保健到消费设备等各个行业进行开发。

RIT 凯特格里森工程学院院长Doreen Edwards说：“为了实现下一代计算所需的性能，迫切需要研究推动新型材料在实用和可扩展的微电子设备中的使用。” “倪博士的研究不仅有助于开发新技术，还将有助于培养RIT的下一代微电子和微系统工程师。”

铁电物质，例如钙钛矿，一种半导体材料，直到最近才成为光电器件和技术研究的重点。可用于制作换能器或电容器;然而，如果没有特殊处理，一些材料不容易集成——特别是能够缩小规模，尤其是在当今设备功率需求增加的情况下。Ni 的早期发现表明，利用氧化铪(一种电绝缘体，被发现是铁电体)等新材料可以改进处理并导致所需的计算机内存和逻辑功能的集成。

尽管在使用它的领域已经取得了突破，但 Ni 表示，将其集成到半导体设备中仍然存在挑战。虽然它具有改进应用程序处理所需的电气特性，但晶体管小区域的缩放过程是开发和改进存储器的关键。这是铁电技术的独特品质，并且正在人工智能芯片中进行广泛测试，以加速神经网络。

“封装更多晶体管和封装更多计算资源的传统方法不再可持续，那么我们如何才能继续让计算机变得更强大呢?这就是我们正在努力的方向，”倪说。“现在是进入电子产品的正确时机，因为有很多选择可供探索。我们正在寻求模拟大脑——我们如何才能为更高效的设备做到这一点?我们如何超越 2D 芯片制作 3D 并将多个芯片堆叠在一起?以及如何构建量子计算机——所有这些选项都令人兴奋。我喜欢尝试新事物，我希望我们的团队能够为这个领域做出贡献。”