Các dải nano graphene giúp bộ nhớ máy tính trở nên mạnh hơn và nhanh hơn

Chia sẻ: Hanh My | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Thêm vào BST

Báo xấu

68
lượt xem 8
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Như đã biết, tính chất quan trong nhất của một chip bộ nhớ là dung lượng, đặc trưng cho lượng thông tin mà nó có thể tích trữ. Để các máy tính ngày càng “mạnh” hơn, số lượng các chíp bộ nhớ trên mỗi đơn vị diện tích của bộ nhớ (còn gọi là mật độ lưu trữ của bộ nhớ) phải càng tăng. Theo định luật Moore, đại lượng này sẽ tăng theo hàm mũ! Và đã được nghiệm đúng trong hơn 20 năm qua. Mật độ lưu trữ hầu như phụ thuộc vào kích thước của các đơn...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Các dải nano graphene giúp bộ nhớ máy tính trở nên mạnh hơn và nhanh hơn

Các dải nano graphene giúp bộ nhớ máy tính trở nên mạnh hơn và nhanh hơn Như đã biết, tính chất quan trong nhất của một chip bộ nhớ là dung lượng, đặc trưng cho lượng thông tin mà nó có thể tích trữ. Để các máy tính ngày càng “mạnh” hơn, số lượng các chíp bộ nhớ trên mỗi đơn vị diện tích của bộ nhớ (còn gọi là mật độ lưu trữ của bộ nhớ) phải càng tăng. Theo định luật Moore, đại lượng này sẽ tăng theo hàm mũ! Và đã được nghiệm đúng trong hơn 20 năm qua. Mật độ lưu trữ hầu như phụ thuộc vào kích thước của các đơn vị tế bào nhớ dùng để lưu trữ 1 bit thông tin, 0 hoặc 1. Do đó, tính đúng đắn của định luật Moore phụ thuộc vào tốc độ thu nhỏ kích cỡ của các đơn vị tế bào nhớ của các nhà khoa học. graphene, là một màng cacbon với bề dày cỡ 1 nguyên tử, là vật liệu hứa hẹn, cho phép tạo nên các thiết bị nhỏ hơn 10nm và là giới hạn mà các linh kiện dùng sillcon không vượt qua được. Các dải nano graphene giúp bộ nhớ máy tính trở nên mạnh hơn và nhanh hơn (Ảnh PhysicsWord) Đạt ngưỡng 10nm Roman Sordan ở Politecnico và các đồng nghiệp ở các trường cao đẳng ở Stuttgart và Lausanne đã đạt đến kích cỡ 10nm bằng cách chế tạo 1 tế bào nhớ dựa trên các dải nano graphene, là một dạng graphene có bề diện nhỏ nhất có thể. “Hơn nữa, tiết diện
của các tế bào nhớ mới quá nhỏ đến nổi nó cho phép đẩy mật độ lưu trữ lên rất lớn”, Sordan nói. “Như vậy, chúng ta mong đợi các chip bộ nhớ làm từ các dải nano grapgene sẽ cho phép định luật Moore tiếp tục dự đoán tương lai”. Các nhà nghiên cứu đã tạo ra các dải nano graphene bằng cách làm kết tủa các sợi V2O5 lên bề mặt graphene rồi làm mòn mẫu này bằng cách sử dụng chùm ion argon. Chùm ion argon sẽ dở bỏ các thành phần graphen không được bảo vệ bởi các sợi nano. Tách các sợi nano này đi, ta sẽ thu được các dải nano graphene. Các dải nano rất hẹp Thuận lợi của phương pháp bào mòn bề mặt với các sợi nano là kỉ thuật này có thể tạo ra những dải nano rất hẹp với bề rộng chưa tới 20nm. Các dải này cũng có mép nhẵn hơn so với tiêu chuẩn in litô (lithography). Trong khi, các mép xần xùi thường ảnh hưởng tiêu cực đến đặc tính của thiết bị. Một ưu điểm khác của việc dùng các sợi V2O5 là chúng có thể dể dàng được gở bỏ khỏi mẫu bằng cách dội rửa mẫu bằng nước thường. Khá đơn giản và thân thiện với môi trường. Các nhà nghiên cứu cũng nhận thấy rằng khi đảo cực các xung điện ở cổng vào của thiết bị, các trạng thái đóng (bit 1) và mở (bit 0) cũng hoán đổi cho nhau. Bên cạnh, thiết bị có ứng dụng này còn có khả năng “ghi nhớ” trạng thái khi ta tắt thiết bị và mở lại nhanh sau đó. “Hiệu ứng ghi nhớ trạng thái này xuất phát từ các điện tích xung quanh các dải nano, chúng được bẫy bởi các phân tử nước bám trên bề mặt SiO2 khi thiết bị được tạo thành,” Sordan giải thích. Nhỏ và rất nhanh
Thiết bị này có thời gian chuyển (là thời gian cần thiết để chuyển đổi trạng thái bộ nhớ, ví dụ từ bit 0 sang bit 1) nhỏ hơn khoảng 1000 lần so với các thiết bị nhớ trước đó làm bằng graphene hoặc các ống nano cacbon. Thời gian chuyển có liên hệ trực tiếp đến tần số cao nhất mà thiết bị có thể thực hiện. Đồng nghĩa với việc thời gian chuyển càng nhỏ, tốc độ ghi nhớ càng tăng. Trong khi, các thiết bị nhớ không những cần thiết phải nhỏ mà càng phải rất nhanh. “Các tế bào nhớ của chúng ta tỏ ra rất mạnh mẽ và linh hoạt. Chúng có thể được dùng trong các bộ nhớ truy xuất ngẫu nhiên (RAM) và các tế bào nhớ ổn định và nhạy trong các ứng dụng cần mật độ lưu trữ rất lớn.