3D chipek: Az MIT kutatói új technológiát mutatnak be az okostelefonok teljesítményében

Az elektronikai ipar évek óta igyekszik a gallium-nitridet (GaN) összetett áramkörökben használni. A GaN egy olyan félvezető, amely gyorsabb és energiatakarékosabb, mint a szilícium, de magas ára korlátozta a használatát. A hagyományos módszerek, amelyek teljes GaN-lapkákat kötnek szilíciumhoz, drágák, ami akadályozza a széles körű elterjedést.

Az új eljárás kiküszöbölte a szilícium melletti GaN-ostya használatát, és a szilíciumostyákra helyezett GaN-tranzisztorok mellett döntött. Ennek eredményeképpen az új eljárás csökkentette a költségeket, valamint növelte a sebességet és a hatékonyságot. Az eljárást az MIT kutatói ipari partnerekkel együtt találták fel.

A kutatók ezt úgy valósították meg, hogy 240x410 mikron méretű, egyedi GaN-tranzisztorokat, úgynevezett dieleteket vágtak ki. Minden egyes tranzisztor tetején apró rézoszlopok vannak, amelyeket közvetlenül a hagyományos szilícium CMOS chip felületén lévő rézoszlopokhoz kötnek. Az alacsony hőmérsékletű réz-réz kötési technika alkalmazása olcsóbb, vezetőképesebb és kompatibilisebb a szabványos félvezető-öntőüzemekkel, mint a hagyományos, aranyat használó kötési módszerek.

A kutatócsoport ezt az eljárást olyan teljesítményerősítő előállítására használta, amely nagyobb jelerősséget ért el, mint a jelenleg az okostelefonokban használt, kizárólag szilíciumból készült chipek, miközben kevesebb energiát használt fel. Ez az 5G/6G és az IoT-eszközökben való felhasználásra mutat kilátást. A chipek a kvantumszámítástechnikában is ígéretesek, mivel a GaN alacsony hőmérsékleten is jól működik.

Ha ez a technológia kereskedelmi forgalomba kerül, az okostelefonok és más fogyasztói eszközök teljesítménye jelentősen megnövekedhet, és biztosíthatja a fejlettebb technológiákhoz szükséges energiát az eszközön belüli mesterséges intelligencia modellekhez. Addig is, a Samsung Galaxy S25 Ultra(jelenleg 1219 dollár az Amazonon) továbbra is az egyik legerősebb okostelefon az eszközön belüli mesterséges intelligencia képességekkel.

NB: Részletes teljesítménystatisztikák/összehasonlítások nem kerültek közlésre.