Thay vì để mạch logic (xử lý tính toán) và mạch nhớ (lưu trữ dữ liệu) tách biệt như hiện nay, nhóm nghiên cứu đã thử nghiệm việc xếp chồng chúng trực tiếp lên nhau. Khi hai thành phần này ở gần nhau, dữ liệu không cần phải di chuyển xa qua dây dẫn và liên kết, từ đó giảm hao phí năng lượng.

MIT đã phát triển một loại transistor đặc biệt vừa có khả năng tính toán vừa lưu trữ dữ liệu. Thiết bị này có ít khuyết tật điện, cho phép hoạt động nhanh hơn và tiết kiệm điện hơn.

• Lớp kênh dẫn điện được làm từ indium oxide, có thể được phủ ở nhiệt độ thấp (150°C), tránh làm hỏng các transistor khác.
• Thành phần bộ nhớ là lớp hafnium-zirconium-oxide dày 10 nanomet, có khả năng lưu trữ dữ liệu và chuyển trạng thái chỉ trong 10 nanosecond với điện áp dưới 1,8V – nhanh và tiết kiệm hơn nhiều so với các transistor bộ nhớ truyền thống.

Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), lượng điện tiêu thụ toàn cầu của các trung tâm dữ liệu có thể tăng 130% vào năm 2030, đạt khoảng 945 TWh, chủ yếu do nhu cầu AI. Chỉ một tương tác với ChatGPT cũng tạo ra lượng nhiệt cần làm mát tương đương một chai nước. Phần lớn năng lượng không phải dùng cho tính toán, mà để vận chuyển dữ liệu giữa các thành phần. Vì vậy, bất kỳ cải tiến nào ngay trên chip đều có thể tạo ra tác động lớn.

Việc xếp chồng các thành phần hoạt động không hề dễ dàng, bởi quá trình phủ lớp siêu mỏng phải diễn ra ở nhiệt độ thấp để tránh hư hại. MIT đã chứng minh rằng với vật liệu và kiến trúc mới, điều này hoàn toàn khả thi. Hiện tại, transistor bộ nhớ mới chỉ được thử nghiệm trên cấu trúc chip mô phỏng, chưa tích hợp vào mạch hoàn chỉnh. Nhóm nghiên cứu kỳ vọng sẽ sớm đưa công nghệ này vào các hệ thống điện tử thực tế.

“Chúng ta phải giảm tối đa năng lượng dùng cho AI và các tính toán dữ liệu trong tương lai, vì điều đó đơn giản là không bền vững,” Yanjie Shao, tác giả chính của nghiên cứu, chia sẻ. “Nền tảng tích hợp này sẽ mở ra khả năng xây dựng các thiết bị nhỏ gọn, đa chức năng và cực kỳ tiết kiệm năng lượng.”