제공: 마우저 일렉트로닉스
[데이터넷] 컴퓨팅 기술과 성능이 끊임없이 발전하면서 컴퓨팅 부품의 크기는 작아지고 있다. 지난 수십 년간 보여준 컴퓨팅 발전은 눈부시지만 벌크 재료로 컴퓨팅 부품 크기를 줄이는 데는 여전히 한계가 있다.
현재 차세대 컴퓨팅 기술에는 다양한 나노 재료가 사용되고 있지만 2차원(2D) 재료는 초박형, 표면 커스터마이징, 그리고 초전도부터 반도체 특성에 이르기까지 다양한 전자적 특징을 갖추고 많은 관심을 끌고 있다.
2D 재료가 주목받는 이유
현재의 첨단 컴퓨터 아키텍처는 컴퓨팅 및 메모리 장치가 물리적으로 분리된 폰노이만 아키텍처를 중심으로 전개되지만 사용자는 이 단일 아키텍처를 지각과 추론 작업 모두에 적용하려고 한다. 그러나 자각과 추론은 연산 방식이 서로 다르기 때문에 단일 아키텍처로 두 작업 모두 최고의 성능으로 수행하기는 어렵다.
프로세싱 장치와 메모리 장치 간의 데이터 왕복 속도는 자각 작업에 제한되므로 추론 작업을 수행할 때 훨씬 더 높은 성능 잠재력이 존재한다. 그러나 컴퓨팅 아키텍처가 추론 작업에 더 높은 성능을 달성하려면 면적당 더 많은 트랜지스터가 필요하다.
트랜지스터의 크기를 줄이고 칩의 한정된 면적에 더 많은 트랜지스터를 넣는 데 많은 진전이 있지만 실리콘은 소형 트랜지스터로 제작할 수 있는 크기가 제한적이다.
두께가 3nm 이하가 되면 실리콘 기반 트랜지스터의 강점이 저하되기 시작하기 때문에 설계자가 실리콘 트랜지스터를 작게 만들 수 있다 하더라도 최선책이 아닐 수 있다. 2D 재료가 주목받고 있는 이유다.
2D 재료는 두께가 매우 얇기 때문에 초소형 트랜지스터와 다른 나노 수준의 소자를 만드는 데 사용할 수 있으면서도 성능 저하가 없다. 이에 트랜지스터 크기를 줄여 한층 효율화된 로직 기반 아키텍처를 만드는 솔루션을 제공하는 동시에 매트릭스 기반 컴퓨팅 연산을 위한 효율적인 메모리 기반 소자를 만들 수 있다.
2D 재료를 정의하는 특징 중 하나는 전자가 1차원에 갇혀 있고 2차원에서는 자유롭게 이동할 수 있다는 것이다. 이러한 전자 갇힘 효과는 2D 재료의 얇은 막이 게이트 전압을 보다 정밀하게 제어할 수 있게 한다.
2D 재료는 원자 수준의 두께로 양자 효과를 사용해 보다 효율적인 컴퓨터 하드웨어를 만들 수 있는 대체 재료가 될 수 있다. 기존 재료의 아키텍처를 효과적으로 확장할 수 없는 현 상황에서 벗어날 수 있는 대안을 제시할 것으로 기대된다.
매트릭스 컴퓨팅 애플리케이션
2D 재료가 보다 맞춤화된 컴퓨팅 옵션을 제공하는 데 도움이 될 수 있는 주요 분야 중 하나는 매트릭스 컴퓨팅 애플리케이션이다. 설계자는 다양한 2D 재료를 사용해 이온 트랜지스터, 멤트랜지스터, 플래시 메모리, vdW 헤테로 구조의 FET(Field-Effect Transistor) 등 매트릭스 컴퓨팅 애플리케이션의 핵심 구성 요소가 되는 메모리 및 트랜지스터를 제작할 수 있다.
2D 재료의 특성과 속성은 메모리 성능을 향상시키고 보다 효율적인 매트릭스 컴퓨팅 연산을 위한 2D 메모리 소자 어레이를 제작할 수 있는 가능성을 제공한다. 또한 2D 재료를 사용하면 전력 소비량이 감소하고 정밀도와 튜닝성이 높아지며, 대용량 메모리 장치의 일반적인 문제를 극복할 수 있기 때문에 매트릭스 컴퓨팅 작업을 향상시키는 방법을 제공한다.
최근에는 인공지능(AI) 중심 애플리케이션, 특히 신경망에서 2D 재료에 기반한 매트릭스 컴퓨팅 아키텍처 사용에 관심이 증폭되고 있다. 이러한 애플리케이션에서 메모리 셀은 특정 요구사항을 만족해야 한다. 인공 신경망(ANN)의 경우 2D 재료는 특정 진폭 입력 신호 인코딩 시스템을 필요로 하는 비휘발성 메모리 소자의 요구사항을 만족시킬 수 있다.
반면 스파이킹 신경망(SNN)은 2D 재료 메모리 장치와 이온 트랜지스터의 통합으로 생체 모방의 현실적인 구현을 제공한다. 화학 기상 증착(CVD)으로 성장한 2D 재료는 여러 결함을 포함할 수 있어 일부 영역에서는 이점이 없을 수 있지만 자연계에서 신경 시냅스가 작동하는 것과 유사한 방식으로 소자 간 이온 이동과 결합을 촉진하는 이방성 수송 특성을 유도하기 때문에 생체 모방 응용 분야에 유용하다.
로직 컴퓨팅 애플리케이션
2D 재료 소자에 대한 또 다른 관심 분야는 로직 컴퓨팅 애플리케이션이다. 로직 컴퓨팅에서는 소자 축소와 트랜지스터 밀도 증가라는 물리적 과제 해결이 필요하다. 초소형 수준으로 스케일링하면 전도성 섹션과 함께 사용되는 박막 유전체 재료에서 전류 누설로 인해 많은 재료에서 전압 스케일링이 정체된다. 따라서 2D 재료는 다른 재료로는 불가능한 스케일에서 유익한 특성을 유지하기 때문에 관련 응용 분야에서 테스트되고 있다.
현재의 SOI(Silicon On Insulator)기술에서는 매우 얇은 채널 트랜지스터를 만들 수 있지만 전하 캐리어(charge carrier) 특성이 효율적으로 유지되는 2D 재료와 달리 3nm 두께 이하의 실리콘에서는 전하 캐리어의 이동성이 매우 빠르게 저하된다. 그러나 설계자는 전도성뿐 아니라 절연성 2D 재료가 있기 때문에 기존 절연성 기판 위에 전도성 및 반도체성 2D 계층을 적층할 수 있다.
이를 통해 2D 재료 트랜지스터는 낮은 스케일에서 성능 저하 없이 SOI 기술과 동일한 이점을 얻을 수 있으며, 가파른 하위 임계값 스윙 및 구동 전류에서 성능을 개선하고 짧은 채널 효과에 대한 내성을 높일 수 있다. 또한 2D 재료는 헤테로 구조로 쌓을 수 있어 로직 컴퓨팅 애플리케이션에 유리하다. 여기에는 면적 효율적인 로직 게이트 구조와 격자 불일치 문제없이 헤테로 구조를 통합할 수 있는 기능이 포함된다.
컴퓨팅 칩의 경우에는 많은 로직 게이트가 사용되며, NAND 또는 NOR 게이트를 사용해 전체 로직 시스템을 구성할 수 있다. 벌크 아키텍처에서는 상단 표면만 장치 설계에 사용되며, 두 개의 입력 단자가 필요하다. 그러나 설계자가 2D 재료를 사용해 유사한 로직 시스템을 구축하는 경우 채널 재료의 상단 및 하단 표면을 모두 효과적으로 조정할 수 있기 때문에 입력 신호에 하나의 트랜지스터 단자만 필요하다.
칩 밀도를 높이기 위한 일반적인 방법인 칩의 수직적 통합에 대해서도 이점이 있다. 벌크 재료에는 격자 왜곡이 포함돼 있어 상호 연결 밀도가 낮지만 2D 재료는 대상 기판으로 직접 성장하고 중복 재료가 식각되기 때문에 격자 적응을 위한 설계가 불필요하다.
헤테로 구조를 제작하는 경우 모든 후속 계층은 이전 기능 계층 위에 성장하고, 반데르발스 헤테로 구조에서는 인접한 기능 계층 간에 제한이 없어 컴퓨팅 또는 메모리 계층 여부와 관계없이 각 게층을 독립적으로 적층할 수 있다. 설계자는 이러한 접근 방식을 사용해 로직 기반 컴퓨팅 아키텍처에서 데이터 이동 에너지 효율과 데이터 전송 속도를 높일 수 있다.
차세대 컴퓨팅 하드웨어 제작을 위해 컴퓨팅 아키텍처를 축소할 경우 로직 또는 매트릭스 기반 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 시스템을 만드는 것이 바람직하다.
2D 재료의 초소형 크기와 전자 특성은 5nm 이하로 만들어도 영향을 받지 않는 초소형 디바이스, 매트릭스 컴퓨팅 애플리케이션을 위한 효율적인 메모리 기반 소자 및 신경망 아키텍처, 로직 컴퓨팅 애플리케이션을 위한 효율적인 로직 게이트 구조 및 고밀도 트랜지스터 등을 개발할 수 있는 방법을 제공한다. 따라서 구현에는 다소 시간이 걸릴 수 있지만 2D 재료는 미래 컴퓨팅 애플리케이션 개발을 위한 많은 잠재력을 갖추고 있다.
