Память без потерь
Российские физики переписывают правила хранения данных
Флеш-память, которая используется сегодня в большинстве устройств — от смартфонов до серверов, работает по принципу, разработанному еще 40 лет назад. У нее много преимуществ, прежде всего возможность все большего «масштабирования», то есть увеличения емкости памяти на многие порядки за те же деньги и на той же площади.
Фото: Эмин Джафаров, Коммерсантъ
Фото: Эмин Джафаров, Коммерсантъ
Но каждая операция записи чуть изнашивает материал ячейки, и после условно нескольких миллионов циклов перезаписи она перестает надежно хранить данные. Другой недостаток — сравнительно высокое энергопотребление, что съедает заряд в аккумуляторах мобильных устройств «на завтрак». Для смартфонов и лэптопов это не столь критично: можно подключить к сети или к пауэрбанку. Но для имплантата кардиостимулятора, который фиксирует данные непрерывно годами, или для локальных «нейроморфных» устройств с автономным питанием это принципиальное ограничение.
В лаборатории функциональных материалов и устройств для наноэлектроники МФТИ под руководством Андрея Зенкевича работают над тем, чтобы это ограничение снять — не через улучшение флеш-памяти, а через другую физику хранения информации. Исследования ведутся в научном центре мирового уровня «Перспективная микроэлектроника», созданном на базе МФТИ совместно с ВНИИА имени Духова, ИНМЭ РАН и ИРЭ РАН. Центр сосредоточен на разработке технологий для электронных и фотонных устройств следующего поколения на основе новых функциональных материалов — от энергонезависимой памяти до сенсоров и процессоров.
За 70 лет существования вычислительной техники ее архитектура принципиально не менялась: процессор и память существуют отдельно, и данные постоянно перемещаются между ними. Чем больше вычислений и данных, тем больше этих перемещений, тем выше энергопотребление и тем сильнее система «тормозит» на этом «перегоне».
Нейроморфные — то есть подобные тому, как люди думают, что это происходит в мозге,— вычисления предлагают другой подход: в мозге нет разделения на блок обработки и блок хранения, нейроны и соединяющие их синапсы делают и то и другое одновременно. Синапсы имеют разный «вес» (проводимость), и именно в распределении этих весов по-видимому хранится все, что мозг знает и умеет. Искусственный аналог такой системы требует аналогичных «синаптических» устройств, способных хранить не просто ноль или единицу, а плавно меняющееся состояние проводимости — и не терять его при отключении питания.
Именно такие устройства и разрабатывают в этой команде на физтехе, работая с двумя классами материалов. Первый — смешанный оксид гафния—циркония (HZO). Лет 15 назад более или менее случайно было обнаружено, что это сегнетоэлектрик — материал, который поляризуется под действием электрического поля и сохраняет эту поляризацию после его снятия. Меняя степень поляризации, можно кодировать промежуточные состояния — те самые «веса» синапсов. Важное свойство HZO — он работает в слоях толщиной около 10 нанометров и совместим с современным кремниевым производством, что делает его реальным кандидатом для промышленного применения.
«Поскольку структуры из этого материала совместимы с кремниевой технологией, можно рассчитывать, что непосредственно на кремнии могут быть созданы новые устройства энергонезависимой памяти с использованием сегнетоэлектрических поликристаллических слоев легированного оксида гафния. Более того, если устройства энергонезависимой памяти на основе оксида гафния будут созданы, в них можно надеяться продемонстрировать так называемые мемристорные свойства — необходимое условие для создания электронных синапсов, которые могут быть использованы в нейроморфных системах с принципиально иной архитектурой вычислений, условно воспроизводящей принципы работы человеческого мозга»,— рассказал Андрей Зенкевич.
Второй материал — оксид тантала (TaOx), основа резистивных ячеек памяти ReRAM. Здесь информация хранится не в виде величины заряда, а в виде электрического сопротивления: наноразмерная проводящая «нить» внутри оксидного слоя либо существует, либо обратимо разрушена, либо частично сформирована. Управляя этим процессом, можно получить непрерывное множество стабильных состояний. Ранее на основе оксида тантала в лаборатории уже созданы рабочие матрицы ячеек памяти размером 1024 х 1024 — 1 млн битов на заводских транзисторах по технологии 180 нанометров.
Устройства выдерживают более 10 млрд циклов перезаписи, потребляют менее десяти пикоджоулей на операцию записи и хранят данные более десяти лет при температуре 85 градусов. По сегнетоэлектрическим пленкам HZO сотрудниками научного центра весной 2026 года зафиксирован новый результат: пленка толщиной 5 нанометров выдержала 100 млн циклов — вопреки ожиданиям самая тонкая пленка оказалась самой выносливой. Попутно удалось установить, почему тонкие пленки пропускают паразитные токи: виноваты границы между кристаллическими зернами, которых при уменьшении толщины становится относительно больше. Понимание механизма открыло пути к его устранению.
«Идеальная память для разных задач выглядит по-разному. Для кардиостимулятора критично надежное хранение данных на протяжении всего срока службы устройства — здесь нужны бинарные устройства с минимальным энергопотреблением. Для ускорителя искусственного интеллекта, где “синаптическая” память работает как рабочая и перезаписывается непрерывно, важен ресурс в миллиарды циклов — и здесь нужны аналоговые (мемристорные) запоминающие устройства. Наша работа позволяет инженерам на этапе проектирования точно знать, какой выбор даст нужный результат и сколько лет прослужит устройство»,— объяснил Андрей Зенкевич.
Флеш-память по-прежнему очень успешно решает задачи, для которых она создавалась. Но для новых задач нужна и новая память.