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도쿄대학(大學) 생산기술연구소 연구그룹이 극박 산화물 반도체 IGZO를 이용한 트랜지스터와 저항 변화형 비휘발성 메모리를 3차원으로 집적한 디바이스를 개발하는 데 성공함. 연구진은 인-메모리 컴퓨팅 하드웨어 구현에 있어 2차원 메모리 배열에서의 배선 문제를 해결하고, 대규모 병렬 계산을 가능하게 하기 위해, 메모리 배열을 3차원으로 적층시킨 3차원 뉴럴 네트워크를 실현할 목적으로, 일반 집적 회로 배선층 프로세스에 적용 가능한 최고 온도인 400℃ 이하의 프로세스 하에서 극박 산화물 반도체 IGZO를 이용한 트랜지스터 저항 변화형 비휘발성 메모리를 형성하는 3차원 집적 디바이스를 개발함. 본 디바이스를 이용하여 인-메모리 컴퓨팅 기능을 실증, 딥 러닝의 다층 뉴럴 네트워크를 칩 상에 물리적으로 다층 구조로 구현할 수 있게 됨. 본 연구 성과는 딥 러닝 계산에 있어 높은 에너지 효율로 계산을 가능하게 하여 클라우드(cloud)뿐만 아니라 에지(edge) 디바이스에서도 고급 인공 지능 계산을 수행하게 함으로써, 빅 데이터에 기반한 사회 서비스를 비약적으로 향상시킬 것으로 기대됨.

본 연구 성과는‘VLSI Technology Symposium 2020’ (“A Monolithic 3D Integration of RRAM Array with Oxide Semiconductor FET for In-memory Computing in Quantized Neural Network AI Applications”) 에서 발표됨.