米国防総省は、チップ産業を復活させるために$ 15億ヒットしたいです

、古い時代に入る人として、シリコンチップの技術革新のペースが大幅に鈍化している50以上の春と秋を経ていために今から入手できるシリコンコンピュータチップ。今、米国の国防高等研究計画庁(DARPA)は、「時代に命じBetween 'は、この問題を解決し始めました。

7月24日報告された米国の「サイエンス」誌の公式サイトによると、DARPAはチップ産業を復活させるなど、カーボンナノチューブを含ん新素材・新デザインによる基礎研究を強化するために設計された$ 75百万プログラムの合計を発表しました。今後5年間で、DARPAのプロジェクトは年間3億ドルに達し、総額15億ドルとなり、学者や業界の専門家に資金を提供します。

この点に関して、米国のカーネギーメロン大学のコンピュータサイエンス政策専門家であるエリカフォスは、「このステップを踏む重要な瞬間です」と喜んで語った。

シリコンチップは物理的限界に近づいています

1965年、インテルの共同設立者であるゴードン・ムーアは、チップ上に収容できるトランジスタの数が18ヶ月に2倍になると提案しました。これがムーアの法則について知っていることです。

30年後のチップ開発では、チップ上の部品のサイズを小さくすることでムーアの法則を守ってきましたが、21世紀には単純にサイズを縮小するという実践は終わりました。

チップが2ナノメートルに収縮すると、単一のトランジスタは10個の原子の大きさに過ぎず、このような小さなトランジスタの信頼性は問題になりがちです。消費電力はますます大きくなるでしょう。

マサチューセッツ工科大学(MIT)の電気技術者であるMax Surakは、チップの速度は停滞しており、次世代チップのエネルギー効率は30%しか向上できないと述べています。

ノキアベル研究所無線通信の専門家グレゴリー・ライトは、メーカーが電子はわずか100原子広いシリコンに限定されている。シリコンの物理的限界に近づいていることを指摘し、強制的に科学者たちは、電子の漏れを防止するために設計された複合体を使用する必要がありますそして、それは間違いにつながります。「私たちは改善の余地があまりなく、別の方法を見つける必要があります。

Ann Arborのミシガン大学のコンピュータ科学者、Valeria Beatacoは、スタートアップの小さなエリアを殺す数十億ドル規模のチップ製造設備を手に入れることのできる企業はほんのわずかであると述べています。イノベーション。

Flowserve氏は、1996年に80社が参加したことを指摘した.Flowserve氏は、いくつかの大企業が特定のタスク専用のチップを設計し始めたことを明らかにした。ノースカロライナ州の半導体研究コミュニティは、2013年までに半減しました。

新しい材料、新しい建築が求められている

Surakはカーボンナノチューブで作られた3Dチップを使用して、3Dチップをシリコントランジスターより速く効率的にするために、DARPAはこのギャップを埋め、Surakを含む研究者に資金を提供しています。スイッチ。

現在、多くの企業がシリコンチップを使用して3Dチップを製作しているため、論理機能とストレージ機能をより緊密に組み合わせて処理を高速化することができますが、チップ層間で情報を転送するための配線が大きすぎるため、また、2次元シリコンコア層を1000℃以上の高温で別途製造する必要があるため、第3層を溶融することなく、既存の一体化された製造計画に基づいて3Dチップを構築することは不可能である。

Surak氏は、室温でカーボンナノチューブトランジスタを製造することができ、高密度の3Dチップをより良い方法で集積することができると説明しています。チームの3Dチップは最先端のシリコンデバイスの10倍の大きさですが、速度とエネルギー効率は50倍に増加すると予測されています。これは、巨大な電力消費を伴うデータセンターのメリットです。

さらに、DARPAプロジェクトはフレキシブルチップアーキテクチャに関する研究をサポートしています。

アリゾナ州立大学の無線通信専門家Daniel Blissと彼の同僚は、特定のタスクを実行するために即座に再構成できるチップとの無線通信の効率を向上させることを望んでいます。これにより、信号をフィルタリングする無線チップによって、より多くのデバイスが干渉なしで信号を送受信できるようになり、モバイルと衛星通信を改善し、無数のデバイスが相互に通信できるようにするインターネットの成長を加速することができます。

スタンフォード大学の研究者は、DARPAから、チップ製造に使用されるコンピュータツールを改善するための助成金を交付します。これらのツールは、機械学習と呼ばれる人工知能によって新しいチップ設計を検証します。数十億のトランジスタで構成されたチップ内の欠陥を設計します。そのほとんどは以前は手動で行われていましたが、新しいツールを使用するとタスクがスピードアップし、新しいチップアーキテクチャをテストして製造する能力が向上します。

スタンフォード大学の電気およびコンピュータエンジニア、3Dカーボンナノチューブと回路検証プロジェクト研究員瑟巴哈斯希ミトラは、新しいプロジェクトのほんの一部が成功した場合でも、DARPAの最新の資金調達スキームは完全に私たちはエレクトロニクスの設計方法を変更すると発表しました方法は、これは将来はないことを、今、シリコンが知られているパスに沿って進めることが明らかに思えるが、私たちはよく知っている「彼は、それはまた、シリコンチップの分野で何十年もすでに定着して越えて行くためにエンジニアを有効にすると発表しました」 」見て。

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