韓国研究チームが次世代AI相変化メモリを開発、消費電力76%削減

韓国のメディアによると、ストレージ計算プロセス中に熱を制御し、既存のレベルに比べて最大76%の電力消費を削減できる次世代AI相変メモリが成功裏に開発された。相変メモリは、物質が結晶状態と非結晶状態における抵抗差を利用して情報を保存し、非揮発性メモリに属し、高速動作と単一ユニットでの多情報保存の特性を持ち、人工知能およびストレージ内計算分野の次世代ストレージソリューションとして注目されている。

韓国国家研究財団は9月11日、高麗大学電気電子工学科の金建洙教授チームが「二重絶縁相変異質構造メモリ」を成功裏に実現したと発表した。これは、特性が異なる2種類の材料を組み合わせることで、メモリ内部の熱拡散と相変領域を段階的に調整するものである。この成果は国際学術誌『International Journal of Extreme Manufacturing』（極端製造）にオンラインで発表された。

新型相変メモリ技術がエネルギー消費を大幅に削減

生成型人工知能と大規模言語モデルによるデータ量の急増に伴い、相変メモリは現行のストレージの代替技術として広く注目されている。しかし、従来の相変メモリには固有のボトルネックが存在する。データ書き込み時に発生する熱が周囲に広がり、エネルギーを浪費し、相変領域を正確に制御することが難しい。さらに厄介なことに、低駆動電圧の材料は耐熱性が悪く、耐熱材料は高電圧駆動を必要とし、両者の間には両立しにくい矛盾がある。

研究チームは新しい構造を導入し、デバイス内に駆動時に結晶状態を維持できる2種類の遷移金属硫化物——NiTe₂とMoTe₂を同時に配置した。ここで、NiTe₂は熱伝導層の役割を果たし、低電圧でも効率的に熱を生成し伝達できる。一方、MoTe₂は熱阻止層として機能し、熱の外部への拡散を抑制する。この設計により、チームはメモリ内部の熱移動経路を自律的に計画し、相変が発生する位置と範囲を正確に制御することができた。

実験結果は、この構造によってメモリ内部の熱流経路を必要に応じて設計でき、最終的に運用エネルギー消費を既存のソリューションに比べて76%削減し、デバイスの耐久性（駆動回数）を110%向上させることができたことを示している。