Neuromorphes Computing Mit Hafniumdioxid-Speicher zum „denkenden Chip“

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Neuartige Speicherkonzepte sollen den Weg zum neuromorphen Computing ebnen. Das Fraunhofer IPMS forscht daher an superschnell und praktisch stromlos schaltenden, elektrostatischen FeFET-Speicherzellen.

172 Terabit pro Sekunde – so viele Daten rauschen voraussichtlich noch dieses Jahr durch die Übertragungsmedien dieser Welt. Das entspricht pro Stunde der Datenmenge aller weltweit existierenden Kinofilme. Dieses gigantische Informationsvolumen zu bewältigen und sinnvoll auszuwerten erfordert extrem leistungsfähige Big-Data-Anwendungen und vermehrte Fähigkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI).

Daher rücken neuartige ressourcen- und energieeffiziente Rechnerarchitekturen in den Fokus – insbesondere das sogenannte Neuromorphe Computing. Ziel ist es dabei, die selbstorganisierende und selbstlernende Natur des Gehirns nachzubilden. Denn dieses ist der energieeffizienteste und flexibelste Speicher der Welt, der gleichzeitig auch noch rechnen kann.

In-Memory-Computing bildet Gehirn nach

Geschwindigkeit, Leistungsfähigkeit, Miniaturisierung und Energieeffizienz sind Schlüsselkriterien zum Nachbilden dieses In-Memory-Computings. Schnelle, nichtflüchtige Speicher sind eine Kernkomponente dafür. Zusammen mit ihrem Team entwickelt Dr. Wenke Weinreich, Bereichsleiterin am Center Nanoelectronic Technologies des Fraunhofer-Instituts für Photonische Mikrosysteme IPMS in Dresden, solche neuartigen Speicher und integriert sie in neuromorphe Chips, die nach ihren Angaben besonders hohe Rechenleistungen bereitstellen können und dabei extrem energiesparend arbeiten.

Konkret arbeitet das Fraunhofer IPMS an nichtflüchtigen Speichertechniken auf Basis von ferroelektrischem Hafniumdioxid (HfO2) für analoge und digitale neuromorphe Schaltungen. Solche Ferroelektrische Materialien ändern ihre Polarisation blitzschnell bei Anlegen eines elektrischen Feldes. Nach Abschalten der Spannung – und damit dem Zusammenbruch des Feldes – bleibt der Polarisationszustand erhalten.

Gewichtungswerte direkt im Rechenspeicher ablegen

Mithilfe der so aufgebauten ferroelektrischen Feldeffekttransistoren (FeFET) auf Basis von Hafniumdioxid im 28- bzw. 22-nm-Technologieknoten können die für Deep-Learning Algorithmen notwendigen Gewichtungswerte nicht nur direkt im Chip abgespeichert, sondern eben auch direkt mit diesen gerechnet werden. Ähnlich dem menschlichen Gehirn ist die Hardware-Architektur der Chips so aufgebaut, dass Informationen bereits im System gespeichert und nichtflüchtig sind. Ein Datentransfer zwischen Prozessor und Speicher – typischerweise der bremsende Engpass herkömmlicher Rechnerarchitekturen – ist nicht notwendig. Die „Denkleistung“ erfolgt quasi direkt auf dem Chip.

Ganz neu ist die Hafniumdioxid-basierende Technik indes nicht: Das ebenfalls in Dresden beheimatet Ferroelectric Memory GmbH (FMC), eine Uni-Ausgründung, hatte seine produktionsreife Speichervariante bereits 2018 vorgestellt und hat Ende letzten Jahres in der zweiten Finanzierungsrunde erfolgreich 20 Mio. Euro Wagniskapital eingeworben. Erste kommerzielle Produkte hatte das Tech-Start-Up seinerzeit für 2022 angekündigt.

Speichertechnik muss CMOS-kompatibel sein

Im Gegensatz zu den bisher verwendeten perovskitbasierten Materialien sind Hafniumoxid-basierte Speicher CMOS-kompatibel, bleifrei und bis hin zu sehr kleinen Technologieknoten skalierbar. Als einziges nichtflüchtiges Speicherkonzept werden ferroelektrische Speicher rein elektrostatisch betrieben und sind daher besonders stromsparend, da zum Schreiben von Daten nur noch die sehr geringen Umladeströme der Kapazitäten nötig sind.

Am Fraunhofer IPMS wird die Speicher- und Chipentwicklung entlang der gesamten Wertschöpfungskette von der angewandten Materialforschung, Bauelemententwicklung, Integrationsarchitektur über die IP-Generierung bis hin zu integrierten Systemen getrieben. Seine Entwicklungen präsentiert das Institut aktuell auf dem Technology Unites Global Summit, einer internationalen Leitmesse der Mikroelektronikbranche, die vom 15. bis 19. Februar 2021 digital stattfindet.

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