成果 | 密院教师杨睿及其合作团队提出内存内计算新思路

近日，上海交通大学密西根学院教师杨睿在顶级学术期刊《Nature Electronics》上发表最新研究成果《Ternary content-addressable memory with MoS2 transistors for massively parallel data search》（基于二硫化钼晶体管的可用于大规模并行数据搜索的三态内容寻址存储器），提出了将二维晶体管和忆阻器结合用于内存内计算的新思路。

二维晶体管与忆阻器结合形成TCAM可用于低能耗的大规模数据搜索，图片中数据来自论文Nature Electronics 2, 108-114 (2019)

在当今冯诺依曼架构的计算系统中，CPU和内存通常是分开的。在数据密集型计算中，频繁的片外存储器访问可以占用达90%的能量和延迟。内存内计算可以减少计算单元和片外存储之间冗余的数据移动，从而减小能量和延迟。三态内容寻址存储器（TCAM）是进行内存内计算的一种硬件，可用于并行搜索和模式匹配，已经应用于网络路由器等商业产品中。然而，目前的TCAM通常难以做到很大规模。基于静态随机存取存储器的TCAM通常面积较大而且功耗较高，而基于新兴存储器件的TCAM虽然解决了这两个问题，但是其匹配与非匹配状态下的电阻比通常较低（100左右），同样限制了阵列的规模。

在这项研究中，杨睿教授与美国斯坦福大学的合作研究人员将低漏电流的单层二硫化钼晶体管与氧化铪忆阻器相结合，形成2晶体管2电阻的TCAM单元。测量结果显示，这些TCAM单元在匹配与非匹配状态下的电阻比达到8.5×105，可以与静态随机存取存储器构成的TCAM单元相比，并且只需要数量少得多的晶体管，同时用非易失性存储器使待机状态下几乎不消耗能量。这些TCAM可以使并行地搜索大量数据成为可能，在边缘计算、多媒体信息处理、大数据分析中有非常广阔的应用前景。杨睿是该论文的第一作者和通讯作者。这篇文章的合作者还包括美国斯坦福大学的Philip Wong教授、Eric Pop教授、Jonathan Fan教授、Kirby Smithe博士、Taeho Kim博士、Kye Okabe博士，以及博士生Haitong Li。这一项目受到上海交通大学密西根学院启动经费等的支持。

背景介绍

杨睿，上海交通大学密西根学院助理教授，博士生导师。2011年在天津大学本科毕业，2016年在美国凯斯西储大学获得博士学位，2016至2018年在美国斯坦福大学从事博士后研究工作。2018年8月加入交大密西根学院，主要研究方向包括忆阻器、纳米机电系统、二维器件等。现任SCI期刊《Micro & Nano Letters》的Associate Editor，以及SCI期刊《Nanotechnology》的Reviews Editor。2019年入选上海市年度“科技创新行动计划”青年科技英才扬帆计划。

交大密西根学院对外交流与宣传办公室综合整理

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