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芯東西(公眾號:aichip001)
編譯 劉煜
編輯 陳駿達(dá)
芯東西3月13日消息,3月12日,據(jù)《首爾經(jīng)濟(jì)日報(bào)》報(bào)道,英偉達(dá)與三星將聯(lián)手研發(fā)鐵電NAND,鐵電NAND可實(shí)現(xiàn)最高1000層堆疊,功耗最高降低96%,對于包括英偉達(dá)在內(nèi)的科技巨頭而言,研發(fā)鐵電NAND有望同時(shí)解決存儲芯片短缺與AI數(shù)據(jù)中心電力危機(jī)兩大難題。
市場研究機(jī)構(gòu)Omdia稱,全球NAND供應(yīng)量在2022年達(dá)到2138.7萬片晶圓的峰值,預(yù)計(jì)今年將降至1540.8萬片。即便到2028年,供應(yīng)量也僅能恢復(fù)至1761萬片,遠(yuǎn)跟不上AI算力激增的需求。
英偉達(dá)計(jì)劃在下一代Vera Rubin架構(gòu)的系統(tǒng)中,采用名為推理上下文存儲(ICMS) 的新型NAND器件,該計(jì)劃所需NAND占全球總需求的9.3%。而目前NAND短缺加劇,僅今年第一季度其價(jià)格就環(huán)比大漲90%。
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▲Vera Rubin系統(tǒng)圖(圖源:英偉達(dá)官網(wǎng))
不僅如此,AI算力的電力供應(yīng)危機(jī)也在持續(xù)惡化。國際能源署(IEA)稱,全球AI數(shù)據(jù)中心耗電量預(yù)計(jì)從2024年的450太瓦時(shí)左右升至今年的550太瓦時(shí),到2030年將達(dá)到950太瓦時(shí),近乎翻倍。
現(xiàn)階段,硅是制作包括NAND在內(nèi)的半導(dǎo)體器件的主流材料,需要較高電壓才能實(shí)現(xiàn)電極分離與信息處理。而鐵電材料無需高電壓,即可實(shí)現(xiàn)正負(fù)極分離的極化狀態(tài)。
用鐵電材料替代硅,僅使用更低的電壓就能支持更高密度堆疊,提升NAND的存儲容量,同時(shí)也能大幅降低NAND自身功耗。
為解析鐵電材料復(fù)雜的材料特性、設(shè)計(jì)最優(yōu)器件結(jié)構(gòu)以及充分發(fā)揮鐵電材料的優(yōu)勢,英偉達(dá)與三星共同開發(fā)了新的AI技術(shù),該AI技術(shù)分析速度較現(xiàn)有方法提升1萬倍。
去年,英偉達(dá)宣布計(jì)劃設(shè)立新型計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施——加速量子計(jì)算(NVAQC)研究中心,同時(shí)與相關(guān)企業(yè)相合作。值得一提的是,該設(shè)施將GPU與量子處理器(QPU)相結(jié)合,能使量子計(jì)算相關(guān)任務(wù)的整體運(yùn)行效率最大化。
韓國特許廳(韓國主管知識產(chǎn)權(quán)事務(wù)的核心行政機(jī)構(gòu))稱,過去的12年間,在韓國、美國、中國、日本和歐盟五大核心專利區(qū)域中,三星電子發(fā)布的鐵電器件專利申請量位居首位,達(dá)到了255件,占比27.8%。
據(jù)《首爾經(jīng)濟(jì)日報(bào)》發(fā)布的業(yè)內(nèi)消息稱,目前,三星電子NAND堆疊技術(shù)已達(dá)200–300層級別,未來將使用鐵電材料沖擊1000層堆疊的核心技術(shù)。
2025年11月,三星在國際權(quán)威期刊《自然》(Nature)雜志上發(fā)布了《用于低功耗NAND閃存的鐵電晶體管》文章,并正在推動該款產(chǎn)品快速量產(chǎn),以應(yīng)對日益增長的AI存儲需求。
除了科技巨頭企業(yè)在鐵電NAND的研究上有突破之外,中國的科研團(tuán)隊(duì)對其的研究也實(shí)現(xiàn)重要進(jìn)展。
今年2月,北京大學(xué)邱晨光、彭練矛團(tuán)隊(duì)于全球頂刊《科學(xué)》(Science)的官方子刊《科學(xué)進(jìn)展》(Science Advances)上發(fā)表論文,論文稱該團(tuán)隊(duì)已研發(fā)出全球最小的1nm鐵電晶體管。由此可見,鐵電器件領(lǐng)域的技術(shù)競爭同樣激烈。
結(jié)語:巨頭抱團(tuán),鐵電NAND研發(fā)量產(chǎn)未來可期
目前,為避免AI算力芯片因存儲供應(yīng)不足導(dǎo)致供應(yīng)中斷,同時(shí)緩解AI數(shù)據(jù)中心客戶的成本壓力,英偉達(dá)正跳出單純的供貨合作模式,深化與三星的前瞻性技術(shù)聯(lián)合研發(fā),鐵電NAND的量產(chǎn)或許能加速實(shí)現(xiàn)。
隨著AI算力核心從傳統(tǒng)GPU逐步向高帶寬存儲器(HBM)、NAND閃存等存儲芯片延伸,AI數(shù)據(jù)中心的發(fā)展愈發(fā)依賴產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同。對建設(shè)和發(fā)展AI數(shù)據(jù)中心而言,升級存儲芯片已成為不可或缺的環(huán)節(jié)之一。
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