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Eletrônica

Material 2D montado em 3D remodela a eletrônica, criando hardware para IA

Redação do Site Inovação Tecnológica - 05/12/2023

Material 2D montado em 3D remodela a eletrônica, criando hardware para IA
Ilustração esquemática de um sistema de computação de ponta baseado em eletrônica monolítica integrada em 3D e baseada em material 2D. As diferentes camadas funcionais são empilhadas, incluindo camadas de computação de IA, camadas de processamento de sinal e uma camada sensorial. O resultado é um processador talhado para IA.
[Imagem: Sang-Hoon Bae/WUSL]

Paralelismo integral

A crescente integração da microeletrônica permitiu criar chip multifuncionais, que incluem processadores, sensores, memórias e outros circuitos especializados. No entanto, à medida que os chips se expandiram, o tempo necessário para mover informações entre esses componentes funcionais também aumentou, atrapalhando a velocidade.

"Pense nisso como construir uma casa," compara o professor Sang-Hoon Bae, da Universidade de Washington em St. Louis, nos EUA. "Você constrói lateralmente e verticalmente para obter mais funções, mais espaço para realizar atividades mais especializadas, mas então precisa gastar mais tempo se movendo ou se comunicando entre os cômodos."

Bae e seus colegas de várias instituições estão então propondo uma nova abordagem: Usar materiais 2D em camadas para construir chips 3D monoliticamente integrados, o que tem muitas vantagens em relação aos chips de computador integrados lateralmente de hoje. Na analogia com a casa, seria como se você não precisasse mais passar do quarto para o banheiro para tomar banho, ou da cozinha para o quarto para dormir - todas as funcionalidades estão a uma camada atômica de distância de qualquer lugar.

Para demonstrar a técnica, a equipe integrou seis camadas atomicamente finas, cada uma com sua própria função. Isso reduziu significativamente o tempo de processamento, o consumo de energia, a latência e o espaço ocupado no chip.

Isso foi possível compactando firmemente as camadas para garantir uma conectividade densa entre cada uma delas. Como resultado, o hardware oferece eficiência e desempenho sem precedentes em tarefas de computação de inteligência artificial, com um paralelismo sem precedentes.

Material 2D montado em 3D remodela a eletrônica, criando hardware para IA
Protótipo funcional construído pela equipe.
[Imagem: Sang-Hoon Bae/WUSL]

Integração monolítica 3D

"A integração monolítica 3D tem o potencial de remodelar toda a indústria eletrônica e de computação, permitindo o desenvolvimento de dispositivos mais compactos, poderosos e com eficiência energética," disse Bae. "Materiais 2D atomicamente finos são ideais para isso, e meus colaboradores e eu continuaremos melhorando esse material até que possamos integrar todas as camadas funcionais em um único chip."

Esses dispositivos também podem ter mais funcionalidades e são mais flexíveis em termos de uso, tornando-os adequados para mais aplicações, incluindo as chamadas computação na borda e computação na memória.

"De veículos autônomos a diagnósticos médicos e centros de dados, as aplicações desta tecnologia monolítica de integração 3D são potencialmente ilimitadas," disse o pesquisador. "Por exemplo, a computação no sensor combina funções de sensor e computador em um único dispositivo, em vez de um sensor obter informações e depois transferir os dados para um computador. Isso nos permite obter um sinal e computar dados diretamente, resultando em processamento mais rápido, menor consumo de energia e segurança aprimorada porque os dados não estão sendo transferidos."

Bibliografia:

Artigo: Monolithic 3D integration of 2D materials-based electronics towards ultimate edge computing solutions
Autores: Ji-Hoon Kang, Heechang Shin, Ki Seok Kim, Min-Kyu Song, Doyoon Lee, Yuan Meng, Chanyeol Choi, Jun Min Suh, Beom Jin Kim, Hyunseok Kim, Anh Tuan Hoang, Bo-In Park, Guanyu Zhou, Suresh Sundaram, Phuong Vuong, Jiho Shin, Jinyeong Choe, Zhihao Xu, Rehan Younas, Justin S. Kim, Sangmoon Han, Sangho Lee, Sun Ok Kim, Beomseok Kang, Seungju Seo, Hyojung Ahn, Seunghwan Seo, Kate Reidy, Eugene Park, Sungchul Mun, Min-Chul Park, Suyoun Lee, Hyung-Jun Kim, Hyun S. Kum, Peng Lin, Christopher Hinkle, Abdallah Ougazzaden, Jong-Hyun Ahn, Jeehwan Kim, Sang-Hoon Bae
Revista: Nature Materials
DOI: 10.1038/s41563-023-01704-z
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