研究突破 - 新一代自旋电子器件研究取得关键突破 利用非传统标度律将晶体缺陷从电子运动阻碍转化为性能提升助力 为破解自旋电子器件核心瓶颈提供全新思路[1] - 研究论文在线发表于《自然-材料》期刊 由中国科学院宁波材料技术与工程研究所柔性磁电功能材料与器件团队完成[1] 技术背景 - 传统电子技术逼近性能极限 芯片元器件密度增加导致总功耗和发热量急剧上升 形成由功耗和热量构成的"功耗墙"行业瓶颈[1] - 自旋电子器件具备高速和非易失理论优势 相关技术被视为突破功耗墙的潜力技术 但面临写入电流和写入功耗过高的应用挑战[1] 技术原理 - 自旋电子学同时利用电子电荷属性与固有自旋属性 信息存储需要通过翻转电子自旋实现 传统方法中自旋霍尔角与自旋霍尔电导此消彼长阻碍功耗降低[2] - 研究团队发现电子轨道属性与自旋属性在材料缺陷中表现迥异 在SrRuO3过渡金属氧化物中发现颠覆传统认知的全新物理规律[2] - 晶体缺陷与电子轨道流相互作用时发挥"加油站"作用 缺陷越多电子散射越频繁 最终轨道效应反而增强[3] 性能提升 - 轨道效应增强直接导致器件性能提升和信息写入节能 揭示电子轨道在输运过程中遵循不同于自旋的独特物理规律[3] - 非传统标度律发现为研制高效轨道电子学器件提供新物理基础 同时为自旋电子学领域带来全新设计思路[3]

研究突破 - 发现利用电子轨道属性遵循的非传统标度律可化电子运动阻力为性能增益 显著降低自旋电子器件能耗 [2] - 通过主动引入晶体缺陷增强电子散射 实现轨道霍尔角和轨道霍尔电导同时增大 写入电流和功耗显著降低 [3] - 揭示电子轨道在输运过程中遵循与自旋截然不同的独特物理规律 实验证实"反常标度律"存在 [3] 技术意义 - 为突破传统自旋电子学性能瓶颈提供全新物理原理和设计思路 [2] - 为高效轨道电子学器件提供新物理基础 解决自旋霍尔角与自旋霍尔电导相互制约的传统难题 [2][3] - 新一代自旋电子器件具备高速 非易失等优势 被视为突破"功耗墙"的潜力技术 [2] 应用前景 - 研究成果为设计超低功耗自旋电子器件提供全新路径 [2] - 可大幅降低自旋电子器件功耗 解决人工智能与大数据发展面临的"功耗墙"瓶颈问题 [2] - 相关研究成果于北京时间8月15日在线发表于国际学术期刊《自然-材料学》 [2]

核心观点 - 中国学者发现利用电子轨道属性的非传统标度律可显著降低自旋电子器件能耗 为突破传统性能瓶颈提供全新物理原理和设计思路 [1][2] 技术突破 - 研究团队发现晶体缺陷与电子轨道角动量相互作用时从"绊脚石"转变为"加油站" 缺陷越多电子散射越频繁 轨道效应反而越强 [2] - 实验证实电子轨道在输运过程中遵循与自旋截然不同的独特物理规律 揭示全新的"反常标度律" [2] - 利用反常标度律通过主动引入缺陷可实现轨道霍尔角和轨道霍尔电导同时增大 突破传统方法限制 [2] 性能提升 - 新技术能显著降低自旋电子器件的写入电流和功耗 [2] - 为设计超低功耗器件提供全新物理原理和设计思路 [1] - 新一代自旋电子器件具备高速 非易失等优势 被视为突破"功耗墙"的潜力技术 [1] 研究背景 - 随着人工智能与大数据发展 传统电子技术正逼近性能极限 "功耗墙"成为制约技术发展的瓶颈 [1] - 自旋电子学是前沿领域 但自旋霍尔角和自旋霍尔电导相互制约 传统方法难以同时优化导致器件写入功耗过高 [1]

大型语言模型的计算挑战与光子硬件解决方案 - 训练GPT-3消耗约1300兆瓦时电力，下一代LLM可能需要吉瓦级电力预算[1][4] - 传统硅基芯片接近物理极限（3纳米晶体管），冯·诺依曼架构存在存储器-处理器瓶颈[4] - 光子计算具有高带宽、超强并行性和极低热耗散优势，可能超越电子处理器几个数量级[2][4] 光子神经网络核心器件 - 微环谐振器(MRRs)实现波长复用与光频梳生成，支持多波长信号处理[10][12] - 马赫-曾德干涉仪(MZI)阵列执行光学矩阵-向量乘法运算，实现可编程酉变换[13] - 超表面通过亚波长结构调控光波相位与幅度，支持大规模并行光学计算[14][16] - 4f系统利用傅里叶变换在衍射域实现线性滤波功能[20][21] - 垂直腔面发射激光器(VCSEL)实现全光尖峰神经网络，支持光速计算[25][29] 二维材料在光子芯片中的应用 - 石墨烯在宽光谱吸收2.3%入射光，载流子迁移率支持高速调制[30][31] - TMDCs(如MoS₂)具有可调带隙和强激子效应，增强光与物质相互作用[31] - 石墨烯调制器实现超过100GHz运行频率，适用于AI高速数据传输[35] - 石墨烯-量子点混合光电探测器提升宽带探测能力[36][41] - 范德瓦尔斯异质结构实现超薄波导，保持低传播损耗特性[37] 自旋电子类脑计算技术 - 磁隧道结(MTJ)实现604%隧道磁阻比，支持概率计算和GHz级振荡[54] - 磁涡旋(skyrmion)模拟神经递质释放机制，阈值电流仅10μA[55] - 自旋霍尔纳米振荡器(SHNO)阵列实现96%元音识别准确率，每次分类仅3mW功耗[56] - 反铁磁自旋电子器件实现4fJ/次突触更新能耗，10^12次循环权重漂移<0.1%[57] 光子LLM实现挑战与解决方案 - 光子芯片缺乏片上内存缓存长序列tokens，限制上下文窗口扩展[62] - PB级数据集存储导致I/O瓶颈，数据移动成为系统主导限制因素[63][65] - 光子模拟计算难以表示高精度张量，ADC/DAC电路占50%芯片面积[66] - 缺乏原生非线性函数实现，需依赖电子电路完成激活函数[67] - 光子张量核利用MZI网格实现大规模矩阵并行运算，减少片外转换[68][69] 未来发展方向 - 脉冲光子LLM将token流编码为光学脉冲，通过光子SNN实现序列处理[70][71] - 光电协同封装将光子张量核与共置内存紧密耦合，缓解数据瓶颈[72] - 神经形态光子技术有望实现PetaOPs/Watt计算效率[75] - PIC成本、可扩展性和集成性提升，可能取代IC成为计算系统核心[75]