KAIST, 산소 ‘전용 통로’로 AI 반도체 성능 높이고 전력 낮춘다

AI 요약

한국과학기술원(KAIST)은 권지민 전기및전자공학부 교수 연구팀이 울산과학기술원(UNIST), 연세대학교 등과 공동으로 질화규소/이산화규소/질화규소(SiN/SiO₂/SiN)로 구성된 새로운 다층 층간 절연막 구조를 개발했다고 20일 밝혔습니다. 이 구조는 산소 터널로서 산화물 반도체 쪽으로는 산소를 공급하고 전극 쪽으로는 산소 이동을 억제해 산소 공공 문제를 완화하면서 전류 흐름과 데이터 유지 시간에서 세계 최고 수준을 달성했고, 10⁷회 이상의 동작 스트레스 후 문턱전압 변화가 50밀리볼트(mV) 이하로 내구성도 확인했습니다. 연구팀은 이번 기술이 저전력 산화물 반도체와 실리콘 회로의 3차원 결합을 통해 컴퓨트 인 메모리(CIM)의 성능을 높여 AI의 대규모 데이터 처리 효율을 개선하는 데 활용될 것으로 전망했습니다.