Synergien in der Chip-Entwicklung Wie Quantencomputer der Chip-Industrie auf die Sprünge helfen können

Während bewährte Verfahren aus der Chipfertigung die Entwicklung von Quantenprozessoren vorantreiben, könnte Quantencomputing zukünftig auch der Halbleiterindustrie zu Fortschritten verhelfen. Doch wann lohnt sich der Einsatz von Quantencomputern tatsächlich?

Über Jahrzehnte hinweg verlief die Entwicklung klassischer Halbleiter und die Forschung rund um Quantencomputing unabhängig voneinander. Während sich die Chipindustrie darauf konzentrierte, Transistoren zu verkleinern und Fertigungsabläufe zu optimieren, stand beim Quantencomputing zunächst die Grundlagenforschung auf der Tagesordnung. Industrielle Anforderungen wie die Wafer-Ausbeute oder standardisierte Designs waren dabei lange zweitrangig.

Mittlerweile wachsen die beiden Bereiche jedoch zunehmend zusammen und können sogar von den Stärken des jeweils anderen profitieren. Um die Entwicklung von produktiv einsatzfähigen Quantencomputern voranzutreiben, braucht es die Präzision und Prozesssicherheit der Halbleiterproduktion. Umgekehrt stellen immer kompliziertere Chip-Designs die herkömmlichen Berechnungsmethoden der Halbleiterindustrie vor Herausforderungen, die mit Hilfe von Quantencomputing künftig überwunden werden könnten.

Bewährte Chiptechnologie für neue Quantenprozessoren

Besonders deutlich wird die Symbiose zwischen der Halbleiter- und Quantentechnologie anhand von Silizium-Spin-Qubits. Ihre Funktionsweise basiert darauf, einzelne Elektronen oder Löcher in winzigen, sogenannten Quantum Dots einzuschließen. Da diese nanoskaligen Strukturen ähnlich wie herkömmliche MOSFETs aufgebaut sind, lassen sich für ihre Herstellung auch bewährte Prozesse aus der Halbleiterindustrie nutzen.

Verschiedene Industrieprojekte erproben diesen Ansatz bereits in der Praxis. Imec und Diraq haben etwa auf einer 300-mm-Fertigungsplattform eine lineare Anordnung von acht Silizium-MOS-Spin-Qubits realisiert. Auch STMicroelectronics und Quobly verfolgen eine ähnliche Herangehensweise: Sie entwickeln Spin-Qubit-Prozessoren auf Basis einer kommerziellen 28-nm-FD-SOI-Fertigungslinie.

Mit der Herstellung der Qubits ist es allein allerdings noch nicht getan. Damit Quantenprozessoren tatsächlich funktionieren, müssen die einzelnen Qubits sicher miteinander gekoppelt und gleichzeitig störungsfrei gesteuert und ausgelesen werden können. Dabei stellt jedoch vor allem die Verkabelung eine Herausforderung dar. Denn wenn jedes Qubit über eine eigene Leitung angeschlossen wird, entsteht zusätzliche Wärme, die in das kryogene System gelangt. Je mehr Qubits zum Einsatz kommen, desto größer wird dementsprechend auch die thermische Belastung, die wiederum die empfindlichen Quantenzustände beeinträchtigen kann. Um das zu verhindern, arbeiten Forschende daran, die Steuerungselektronik möglichst nah an den Qubits zu platzieren.

Quantencomputing als Ergänzung klassischer Verfahren

Umgekehrt eröffnet Quantencomputing auch für die Halbleiterindustrie neue Möglichkeiten, die sich besonders im Bereich der Materialsimulation ausschöpfen lassen. Hier bringen bereits die physikalischen Eigenschaften der Materialien klassische Rechenverfahren an ihre Grenzen. Weil Elektronen in einer ständigen Wechselwirkung miteinander stehen, erweist sich eine exakte Berechnung ihrer Zustände als äußerst komplex. Bei klassischen Computern steigt daher der Speicherbedarf mit zunehmender Systemgröße exponentiell an und kann damit schnell die verfügbaren Ressourcen übersteigen.

Um solche Berechnungen dennoch durchführen zu können, greifen Forschende auf Näherungsverfahren wie die Dichtefunktionaltheorie zurück. Mithilfe mathematischer Näherungen lassen sich so wichtige Materialeigenschaften berechnen, ohne das Verhalten jedes einzelnen Elektrons im Detail simulieren zu müssen. Für viele Anwendungsfälle liefert dieser Ansatz bei vertretbarem Rechenaufwand zuverlässige Ergebnisse. Bei besonders komplexen Elektronensystemen oder angeregten Zuständen können jedoch Ungenauigkeiten auftreten, wenn es zu Rechenengpässen kommt. Quantencomputer könnten für dieses Problem zukünftig einen Lösungsansatz bieten.

Ein konkretes Anwendungsbeispiel findet sich in der EUV-Lithografie, einem Verfahren zur Herstellung besonders feiner Strukturen auf Halbleiterchips. Dabei bestimmen die elektronischen und chemischen Eigenschaften des verwendeten Fotolacks wie präzise die Strukturen übertragen werden können. Mitsubishi und Xanadu arbeiten deshalb an Quantenalgorithmen, mit denen sich die Eigenschaften dieser Fotolacke simulieren lassen. Die Ergebnisse sollen anschließend auch in umfassendere Materialmodelle einfließen.

Wann entsteht der Quanten-Mehrwert?

Rechenengpässe bei klassischen Verfahren haben unterschiedliche Ursachen. Bei elektromagnetischen Simulationen dicht bestückter Interposer müssen beispielsweise große Gleichungssysteme mehrfach berechnet werden. Dafür sind besonders kleinteilige Rechengitter gefragt, die viel Rechenkapazität beanspruchen. Obwohl der Aufwand in diesem Fall nicht zwangsläufig exponentiell steigt, können die benötigte Rechenzeit und der Speicherbedarf dennoch so groß werden, dass Entwickler ihre Modelle vereinfachen müssen.

Anders sieht es bei der Anordnung und Verbindung einzelner Chip-Komponenten aus: Beim sogenannten Placement und Routing gilt es, aus einer Vielzahl möglicher Konfigurationen diejenige zu finden, die Anforderungen an Geschwindigkeiten, Energieverbrauch, Platzbedarf und Fertigung gleichermaßen erfüllt. Je komplexer das Chipdesign jedoch ausfällt, desto mehr Anordnungsmöglichkeiten entstehen und desto umfangreicher fällt die Berechnung aus.

Quantencomputing

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Etablierte EDA-Tools (Electronic Design Automation) sind bereits in der Lage, solche Aufgaben effizient zu lösen. Ob Quantencomputer diese Schritte künftig besser bewältigen können, ist daher noch offen. Quantenalgorithmen müssten unter realistischen Bedingungen einen konkreten Vorteil nachweisen, wie etwa kürzere Berechnungszeiten, präzisere Ergebnisse oder die Möglichkeit bislang notwendige Vereinfachungen zu vermeiden. Entscheidend ist deshalb, zunächst die Schwachstellen bestehender Entwicklungsprozesse zu identifizieren. Dafür muss geprüft werden, welche Berechnungen besonders viel Zeit und Speicher beanspruchen, wo Abstriche bei der Präzision gemacht werden und welche Probleme selbst mit den leistungsfähigsten klassischen Verfahren nur schwer zu lösen sind.

Für die Halbleiterindustrie könnten sich ein solcher „Quantum Advantage“ beispielsweise in präziseren Materialsimulationen, kürzeren Berechnungszeiten oder besseren Chip-Layouts innerhalb eines vorgegebenen Rechenbudgets zeigen. Um davon zu profitieren, müssen Unternehmen nicht erst darauf warten, dass fehlertolerante Quantencomputer in der breiten Masse verfügbar werden. Bereits heute lassen sich geeignete Algorithmen entwickeln, kleinere Quantenschaltungen erproben und die Hardware-Anforderungen möglicher Anwendungen abschätzen.

Eine Zukunft mit gegenseitigem Nutzen

Dass die Halbleiter- und Quantenindustrie zunehmend zusammenwachsen, schafft für beide Seiten neue Entwicklungsmöglichkeiten. Während etablierte Fertigungsverfahren und technisches Know-how den Weg für leistungsfähigere Quantenprozessoren ebnen, könnte Quantencomputing langfristig auch die Entwicklung klassischer Chips voranbringen. Damit das nicht reine Zukunftsmusik bleibt, müssen zunächst geeignete Anwendungsfelder bestimmt werden. Denn erst wenn klar ist, welche Probleme Quantencomputer besser lösen können, wird aus ihrem technischen Potenzial ein praktischer Mehrwert für die Halbleiterindustrie.  (sg)

* Simon Fried ist VP of Communications beim Quantencomputing-Startup Classiq.

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