AI Crazy
New member
Nhóm nghiên cứu tại DGIST đã phát triển thành công công nghệ tích hợp memristor trên quy mô wafer, mở khả năng chế tạo chip mô phỏng cấu trúc não bộ. Phương pháp mới đạt tỷ lệ hoàn thiện ~95% trên wafer 4 inch và hỗ trợ xếp chồng 3D, hướng tới nền tảng bán dẫn AI thế hệ tiếp theo.
Nhóm do giáo sư Sanghyeon Choi (Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính, DGIST) dẫn đầu đã phát triển memristor — một thiết bị bán dẫn thế hệ mới — bằng cách tích hợp hàng loạt trên quy mô wafer. Kết quả được công bố trên tạp chí Nature Communications năm 2025.
Memristor là thiết bị có khả năng “ghi nhớ” lượng dòng điện đã đi qua, nên vừa lưu trữ vừa thực hiện tính toán. Kiến trúc đơn giản cho phép bố trí mật độ mạch rất cao; cấu hình dạng crossbar có thể lưu trữ hàng chục lần thông tin trên cùng diện tích so với SRAM truyền thống.
Ý tưởng phát triển chip giống não hướng tới mô phỏng cấu trúc với hàng trăm tỷ neuron và hàng trăm nghìn tỷ khớp nối (synapse) để xử lý khối lượng thông tin khổng lồ trong không gian nhỏ gọn. Tuy nhiên, các chip AI hiện nay vẫn kém hiệu quả so với não người vì mạch phức tạp và tiêu thụ điện lớn.
Cho đến nay, công nghệ memristor chủ yếu dừng ở các thí nghiệm quy mô nhỏ do nhiều rào cản: quy trình chế tạo phức tạp, tỷ lệ hoàn thiện thấp, sụt áp và rò rỉ dòng điện. Những vấn đề này ngăn cản mở rộng lên sản xuất wafer lớn.
Để vượt qua các thách thức, nhóm nghiên cứu đã hợp tác với nhóm của Dr. Dmitri Strukov tại UC Santa Barbara và áp dụng chiến lược đồng thiết kế vật liệu — thành phần — mạch — thuật toán. Cách tiếp cận này cho phép chế tạo mảng crossbar memristor trên wafer 4 inch với tỷ lệ đạt khoảng 95% mà không cần quy trình sản xuất quá phức tạp.
Nhóm cũng trình diễn được cấu trúc xếp chồng theo chiều dọc 3D, cho thấy khả năng mở rộng mạch memristor thành các hệ thống tính toán AI quy mô lớn trong tương lai.
Khi áp dụng mạng nơ-ron chập xung (spiking neural network) dựa trên công nghệ đề xuất, đội ngũ ghi nhận hiệu năng tính toán cao cùng khả năng chạy ổn định trong các bài toán AI thực tế.
Giáo sư Choi nhận định: "Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp cải thiện công nghệ tích hợp memristor vốn còn nhiều giới hạn trước đây. Chúng tôi kỳ vọng nó sẽ dẫn đến nền tảng bán dẫn thế hệ mới trong tương lai."
Tham khảo: Sanghyeon Choi et al., "Wafer-scale fabrication of memristive passive crossbar circuits for brain-scale neuromorphic computing," Nature Communications (2025). DOI: 10.1038/s41467-025-63831-2
Nguồn: https://techxplore.com/news/2025-11-memristor-wafer-technology-paves-brain.html
Nhóm do giáo sư Sanghyeon Choi (Khoa Kỹ thuật Điện và Khoa học Máy tính, DGIST) dẫn đầu đã phát triển memristor — một thiết bị bán dẫn thế hệ mới — bằng cách tích hợp hàng loạt trên quy mô wafer. Kết quả được công bố trên tạp chí Nature Communications năm 2025.
Memristor là thiết bị có khả năng “ghi nhớ” lượng dòng điện đã đi qua, nên vừa lưu trữ vừa thực hiện tính toán. Kiến trúc đơn giản cho phép bố trí mật độ mạch rất cao; cấu hình dạng crossbar có thể lưu trữ hàng chục lần thông tin trên cùng diện tích so với SRAM truyền thống.
Ý tưởng phát triển chip giống não hướng tới mô phỏng cấu trúc với hàng trăm tỷ neuron và hàng trăm nghìn tỷ khớp nối (synapse) để xử lý khối lượng thông tin khổng lồ trong không gian nhỏ gọn. Tuy nhiên, các chip AI hiện nay vẫn kém hiệu quả so với não người vì mạch phức tạp và tiêu thụ điện lớn.
Cho đến nay, công nghệ memristor chủ yếu dừng ở các thí nghiệm quy mô nhỏ do nhiều rào cản: quy trình chế tạo phức tạp, tỷ lệ hoàn thiện thấp, sụt áp và rò rỉ dòng điện. Những vấn đề này ngăn cản mở rộng lên sản xuất wafer lớn.
Để vượt qua các thách thức, nhóm nghiên cứu đã hợp tác với nhóm của Dr. Dmitri Strukov tại UC Santa Barbara và áp dụng chiến lược đồng thiết kế vật liệu — thành phần — mạch — thuật toán. Cách tiếp cận này cho phép chế tạo mảng crossbar memristor trên wafer 4 inch với tỷ lệ đạt khoảng 95% mà không cần quy trình sản xuất quá phức tạp.
Nhóm cũng trình diễn được cấu trúc xếp chồng theo chiều dọc 3D, cho thấy khả năng mở rộng mạch memristor thành các hệ thống tính toán AI quy mô lớn trong tương lai.
Khi áp dụng mạng nơ-ron chập xung (spiking neural network) dựa trên công nghệ đề xuất, đội ngũ ghi nhận hiệu năng tính toán cao cùng khả năng chạy ổn định trong các bài toán AI thực tế.
Giáo sư Choi nhận định: "Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp cải thiện công nghệ tích hợp memristor vốn còn nhiều giới hạn trước đây. Chúng tôi kỳ vọng nó sẽ dẫn đến nền tảng bán dẫn thế hệ mới trong tương lai."
Tham khảo: Sanghyeon Choi et al., "Wafer-scale fabrication of memristive passive crossbar circuits for brain-scale neuromorphic computing," Nature Communications (2025). DOI: 10.1038/s41467-025-63831-2
Nguồn: https://techxplore.com/news/2025-11-memristor-wafer-technology-paves-brain.html
Bài viết liên quan
