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近日，清华本科学友、瑞士洛桑联邦理工学院博士生王震宇和所 在团队，期骗单层二硫化钼材料收尾了数据处理和数据存储的集成，借此 打造出第一个基于二维半导体材料的内存处理器。

图 | 王震宇（开始：王震宇）

桥牌

在这款处理器中，由 1024 个元件构成的一个矩阵，被整合到一个 1 厘米的芯片上。每个元件由单层二硫化钼的浮栅场效应晶体管构成，每个晶体管的电导率齐或者收尾邻接且精准地限制。

通过调制每个晶体管的电导率，不错向处理器施加电压并测量输出信号，从而收尾践诺模拟矢量矩阵乘法的讨论，因此这种存算一体的耦合智商能从根柢上篡改处理器践诺谋划的款式。

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看成数据处理中的基本运算之一，此功能的收尾将在数字信号处理和东说念主工智能模子的发展中表现极大的后劲，其成果的提高不错为悉数信息与通讯时刻行业带来无数的动力量入制出。

同期，它为谋划存储架构带来了枢纽的立异，这种基于单层二硫化钼材料的内存处理器也记号着半导体边界的一次要紧进展。

这款处理器在高性能、高服从谋划方面的优胜性能，将为科学、工业和社会带来宏大的变革，关于鼓励东说念主工智能、物联网等边界的发展具有深入的影响。

“这亦然工业出产说念路上的一个枢纽里程碑，极地面拓宽了二维材料的实质应用长进。”王震宇说。

（开始：Nature Electronics）

在应用长进上：

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其一，可用于机器学习和东说念主工智能加快器：内存处理器的存算一体架构在践诺向量矩阵乘法等关节运算方面推崇超卓，因此可用于加快机器学习和东说念主工智能应用，包括深度学习算法的进修和臆想。

其二，可用于数据处理和分析：由于内存处理器或者在腹地进行数据处理，尤其是处理结构化和有价值的数据，因此在大范畴数据处理和分析中具有潜在应用，比如用于大数据处理、数据挖掘和及时期析等场景。

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其三，可用于线性方程和微分方程求解：内存处理器在求解线性方程和微分方程方面闪现出长进，这关于科学谋划和工程边界中的模拟和建模任务具有枢纽道理。

其四，可用于信号处理和图像处理：存算一体的内存处理器可用于高效践诺信号处理和图像处理任务，举例及时音频处理、图像识别和增强实践。

其五，可用于打造新式半导体材料：二硫化钼的应用在内存处理器的材料取舍中表现关节作用，其踏实的单层结构和原子级薄度为微型化和高度集成提供了潜在的应用后劲，有望鼓励半导体产业朝着更先进、高性能的标的发展。

其六，可用于高度并行的繁芜信号处理：内存处理器展示了在高度并行的款式之下，使用不同中枢践诺繁芜信号处理的智商，这关于及时处理复杂信号和事件的系统具有蛊惑力，举例通讯系统和传感器网罗。

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总的来说，在这些边界的应用将有望提高谋划成果、降拙劣耗，并为新一代谋划系统的发张开辟新的说念路。

不外，还需要克服制造和系统集成上的挑战，以确保这些时刻在大范畴和买卖化的环境下踏实运行。

（开始：Nature Electronics）

从冯·诺依曼结构提及

现时，跟着半导体信息时刻的马上发展，新兴的机器学习和物联网等东说念主工智能产业对当代谋划机算力提议了更高的需求。

目下行家每天齐罕有十亿个互联设备传感器在不断运转，从而将物理信息退换为数字信息。目下大范围应用的传统数字谋划系统仍然依赖于冯·诺依曼 （Von Neuman） 结构，即使用孤独且划分的谋划和存储单位，这就意味着处理器需要从内存中检索数据来践诺谋划。

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这其中触及的电荷转移、电容器充放电、以及电流传输等多个过程，导致处理器的大部分能量并莫得被用于谋划，而是消耗在内存和处理器之间的字节传输上，从而影响了设备的自主性和数据传输带宽，极地面限制了动力使用成果。也就是说，冯·诺依曼结构濒临着能效瓶颈。

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因此，开发新一代高能效谋划存储架构已成为东说念主们遑急需要科罚的问题，唯有这么智力镌汰谋划能耗资本，保证东说念主工智能时刻的可握续性发展。

为了克服冯·诺依曼结构的时刻瓶颈，东说念主们研发出存算一体的新式架构。这种内存谋划架构不错将数据处理和存储集成到单个“内存处理器”中。该架构在践诺向量矩阵乘法等关节运算时推崇得相称出色，是收尾机器学习算法最密集谋划的盼望取舍。

通落伍骗存储器的物理层践诺乘法和累加运算，上述架构奏效克服了冯·诺依曼结构的瓶颈，并在线性方程求解、微分方程、信号处理、图像处理、以及东说念主工神经网罗加快器等应用中展示了潜在长进。

近些年来，尽管学界也曾在内存谋划方面取得权臣进展，诸如电阻式立时存取存储器和铁电存储器，关联词为了保险新式谋划存储架构或者踏实且高效地表现其逻辑运算和数据存储智商，收尾高性能新式半导体材料的大范畴、量产化制备，成为东说念主们首要面对的最基本亦然最中枢的挑战。

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在上述情况之下，二维材料存算一体处理器横空出世。与目下谋划机处理器中庸俗使用的半导体硅不同的是，半导体材料二硫化钼或者变成踏实的单层，唯有三个原子厚（约 0.7nm），经常情况下险些不受周围环境的影响。

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其原子级别的薄度，为器件朝着微型化、高度集成化的标的发展提供极大的应用后劲。

更枢纽的是，二硫化钼具有优良的电学性能，推崇出较高的迁徙率和电流开关比，它不仅不错独特互补金属氧化物半导体（CMOS，Complementary Metal Oxide Semiconductor）器件，也在内存谋划边界推崇出了极大的应用长进，并能灵验地培植能量使用成果。

以上即是本次接洽的大布景。那么，王震宇是怎样战争到这一边界的？这得从他的本科生计提及。

（开始：Nature Electronics）

为二维材料的大范畴出产和应用掀开大门

据先容，王震宇本科就读于清华大学材料学院。2018 年暑假，他前去瑞士洛桑联邦理工学院微纳结构与电子实验室进行暑期科研进修，借此契机与他目下的博士导师安德拉斯·基斯（）教育拓荒了关连。

“由于学业和科研收货杰出，我在本科毕业后得到免读硕士的经验，径直来到瑞士洛桑联邦理工学院攻读博士学位，目下完成了博士第四年的学习，行将在明岁首毕业。”他说。

博士时代，王震宇主要从事二维半导体材料和二维超导体材料的大范畴制备以及电学性能接洽职责，并尝试将其用于存算一体的新式存储架构中。

此前，他曾以第一作家或共同作家身份在 Nature、Nature Electronics、Advanced Materials、ACS Nano 等期刊发表论文 10 余篇，并于 2023 年得到“国度优秀私费留学生奖学金”。而能取得上述收货，也和王震宇博士导师 的携带密不行分。

图丨王震宇（开始：王震宇）

在半导体材料边界有着多年教养，2010 年 带领课题组使用剥离法，从晶体上获取单层二硫化钼，借此制成第一个晶体管。

如今，他又带领王震宇等学生选拔金属-有机化学气相千里积的门径，合成晶圆级的单层二硫化钼并收尾内存处理器的应用，一齐走来他们奢靡了整整 13 年。

事实上早在 2019 年， 就开动布局晶圆级二硫化钼的内存应用，自其时起该团队一直在探索使用半导体材料二硫化钼来收尾这一讨论的门径。

源泉，他们期骗金属-有机化学气相千里积法合成的单晶二硫化钼看成沟说念材料，将其用在逻辑内存芯片中，关连论文发表在 Nature[1]。

但由于二硫化钼单晶的尺寸限制，他们开动尝试改良材料合成工艺，以期制备更大范畴的高质地单层二硫化钼半导体材料。

当王震宇在加入该课题组之后，他一直尝试期骗金属有机化学气相千里积法合成晶圆级二硫化钼。相较于其他合成门径，金属-有机化学气相千里积法不错收尾对二硫化钼薄膜滋长过程的高度限制，从而收尾对二硫化钼结构和性质的精准限制。

同期，金属-有机化学气相千里积法不错在较大的基底上收尾均匀的二硫化钼滋长，产生具有一致性和均匀性的薄膜，因此在实质应用中更容易收尾范畴化出产，有助于将二硫化钼应用于集成电路之中。

经过无数工艺优化之后，王震宇等东说念主在材料制备上取得了繁芜，或者出产出均匀遮蔽在晶圆上的二硫化钼单层材料，这使得他们不错选拔行业化的尺度器用设想集成电路，并将这些设想转机为实质应用的物理电路，为二维材料的大范畴出产和应用掀开了大门。

其后，王震宇的共事吉列尔梅·米利亚托·马雷加（）开动入部属手集成电路的设想与加工。

从原先的单晶级二硫化钼到之后的晶圆级二硫化钼，材料量级的篡改带来了设想念念路与加工款式的升级。

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其后，王震宇和一说念盘问科罚决议，连接协谐和改良设想与加工进程，最终奏效设想并优化了集成电路的布局，将二硫化钼材料灵验地整合到二维内存处理器之中。

日前，关连论文以《基于单层二硫化镁存储器的大范畴轮廓向量矩阵乘法器》（）为题发在 Nature Electronics[2]。

吉列尔梅·米利亚托·马雷加（）是第一作家，王震宇是共同作家，安德拉斯·基斯（）教育担任通讯作家。

图 | 关连论文（开始：Nature Electronics）

后续，他们将进一步优化集成电路的结构和性能，期骗二硫化钼材料收尾更高密度、更高维度的集成应用。

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领先，他们经营通过改良二硫化钼的滋长工艺，收尾更大范畴的单层二硫化钼的制备。通过协调滋长条目和优化响应过程，但愿能滋长出更大面积、更均匀的二硫化钼单层，以知足高密度集成电路的需求。

其次，他们将专注于二硫化钼材料在电路中的布局和设想。通过全心设想电路结构，充分表现二硫化钼半导体材料的上风，以期收尾更高维度的集成应用。

参考贵寓：

1.https://mp.weixin.qq.com/s/wURDGwiCNskKfDPHFOPgHg

2.Migliato Marega, G., Ji, H.G., Wang, Z.et al. A large-scale integrated vector–matrix multiplication processor based on monolayer molybdenum disulfide memories. Nat Electron 6, 991–998 (2023). https://doi.org/10.1038/s41928-023-01064-1

排版：刘雅坤

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