Ferroelektrische Nanosheet-Transistoren Deutsch-taiwanesische Allianz entwickelt energieeffiziente Memory-Computing-Plattform

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Deutsch-taiwanesisches Forschungskonsortium entwickelt ferroelektrische Speicher für die führenden Chiptechnologien kleiner 3 nm. Die Nanosheet-Bauelemente ermöglichen Rechenoperationen direkt im Speicher und senken den Energieverbrauch. Grundlage sind ferroelektrische Feldeffekttransistoren (FeMFETs) auf Hafniumoxidbasis.

Die stetig steigenden Anforderungen an KI-Processing und neuromorphes Computing stellen Entwickler vor neue Probleme beim Energiemanagement. Der klassische von-Neumann-Flaschenhals zwischen Hauptspeicher und Recheneinheit wird zunehmend zum limitierenden Faktor für Edge-AI-Implementierungen.

Ein strategisches deutsch-taiwanesisches Forschungskonsortium aus Fraunhofer IPMS, Fraunhofer IMWS und dem Taiwan Semiconductor Research Institute (TSRI) adressiert diese Herausforderung mit einem Computing-in-Memory (CIM) Ansatz: Ferroelektrische Speicherbauelemente ermöglichen die Ausführung von Rechenoperationen direkt im Speicherarray und eliminieren damit den energieintensiven Datentransfer zwischen Memory und Processing Unit. Die gemeinsame 300-mm-Forschungslinie zielt darauf ab, diese Technologie für Sub-3-nm-Knoten zu industrialisieren und die Basis für energieeffiziente KI-Accelerator-Architekturen zu schaffen.

FeMFETs mit Hafniumoxid-Dielektrikum

Das Herzstück der entwickelten Lösung sind ferroelektrische Feldeffekttransistoren (FeMFETs) auf Hafniumoxid-Basis, die in modernen Nanosheet-Architekturen für Sub-3-nm-Knoten implementiert werden. Die dünnen HfO₂-Schichten ermöglichen eine vollständige Integration in bestehende CMOS-Prozesse ohne zusätzliche exotische Materialien.

Der entscheidende Vorteil: Diese Bauelemente arbeiten über ferroelektrische Polarisation (feldeffekt-basiert statt widerstandsbasiert) und erreichen dadurch einen bis zu 100-fach geringeren Energieverbrauch gegenüber konventionellen nichtflüchtigen Speicherlösungen. Das CIM-Konzept reduziert zusätzlich Latenz und Energieaufwand durch die Eliminierung von Speicher-Prozessor-Datentransfers.

Entwicklungsplattform für vielfältige Anwendungen

„Wir gestalten eine Plattform, die Speichertechnologie und Rechenleistung modernster Chips enger miteinander verknüpft. Das eröffnet neue Möglichkeiten für KI-Systeme und reduziert gleichzeitig den Energieverbrauch“, erklärt Projektleiter Dr. Maximilian Lederer vom Fraunhofer IPMS. Das Projekt zielt auf die Einrichtung einer 300-mm-Forschungslinie ab, die Entwicklern aus verschiedenen Bereichen zur Verfügung stehen wird.

Die Anwendungsbereiche reichen von Consumer-Elektronik über Automotive-Systeme bis zu Industrie 4.0 und Medizintechnik. Besonders für Edge-Computing-Anwendungen, wo Energieeffizienz und schnelle Reaktionszeiten kritisch sind, eröffnet die Technologie neue Designmöglichkeiten für batteriegespeiste und mobile Systeme.

Industrielle Relevanz und Ausblick

Die deutsch-taiwanesische Zusammenarbeit kombiniert Expertisen in Materialentwicklung, hochauflösender Materialcharakterisierung und modernen Bauelementarchitekturen. „Gemeinsam schaffen wir eine Plattform für die nächste Generation energiesparender Speichertechnologien“, betont Dr. Chien-Nan Liu, Direktor des TSRI.

Für Elektronikentwickler bedeutet dies Zugang zu einer skalierbaren Technologie, die sowohl die Performance-Anforderungen moderner KI-Anwendungen erfüllt als auch die strengen Energieeffizienz-Vorgaben für mobile und batteriegespeiste Systeme einhält. Die CMOS-Kompatibilität der HfO₂-basierten FeMFETs ermöglicht dabei eine nahtlose Integration in bestehende Designflows und Fertigungsprozesse.

Mit dieser Forschungsinitiative positionieren sich die beteiligten Institute als Wegbereiter für die nächste Generation energieeffizienter KI-Hardware und bieten einen entscheidenden Baustein für die nachhaltige Digitalisierung von Consumer-, Automotive- und Industrieanwendungen. (heh)

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