复旦大学发表最新Nature论文

编辑丨王多鱼

排版丨水成文

人工智能（AI）时代，大数据的高速存储至关重要。如何突破信息存储速度极限，一直是集成电路领域最核心的基础性问题之一，也是制约AI算力上限的关键技术瓶颈。要实现大数据的高速存储，意味着与之匹配的存储器必须是在存储速度、能耗、容量上均表现优异的“六边形战士”。

然而，既有存储器的速度分级架构形如一座金字塔——位于塔上层的易失性存储器（如SRAM、DRAM）拥有纳秒级的高速存储，但其存储容量小、功耗大、制造成本高、断电后数据会丢失；而位于塔底的非易失性存储器（例如闪存）则恰恰相反，虽克服了前者的种种劣势，但唯一的美中不足，便是百微秒级的存取速度不及前者十万分之一，遑论满足 AI 的计算需求。

2025 年 4 月 16 日，复旦大学周鹏刘春森团队在国际顶尖学术期刊Nature上发表了题为：Subnanosecond flash memory enabled by 2D-enhanced hot-carrier injection 的研究论文。
研究团队通过构建准二维泊松模型，在理论上预测了超注入现象，打破了现有存储速度的理论极限，进而研制了“破晓（PoX）”皮秒闪存器件，其擦写速度可提升至亚纳秒级（400皮秒），相当于每秒可执行 25 亿次操作，是迄今为止世界上最快的半导体电荷存储技术。

突破非易失性闪存与高速易失性静态随机存储器性能限制、实现编程速度低于一纳秒的非易失性存储器，始终是存储技术领域长期存在的重大挑战。

通过先进材料带来的基础物理创新，一系列新兴存储器正在被开发以突破非易失性存储器的速度瓶颈。作为应用最广泛的非易失性存储器，闪存的速度受限于电场辅助编程的低效率，其报道速度远低于亚纳秒级。

在这项最新研究中，研究团队尝试补齐闪存的速度短板，开发了一种基于二维增强型热载流子注入机制的二维狄拉克石墨烯通道闪存，同时支持电子与空穴注入。这种狄拉克通道闪存展现出亚纳秒级（400 皮秒）的编程速度、非易失性存储特性以及超过 550 万次循环的稳健耐久性。这是迄今为止世界上最快的半导体电荷存储技术，研究团队将其命名为“破晓（PoX）”。

进一步研究证实，超薄体通道能优化水平电场（Ey）分布，改进后的 Ey 辅助编程效率使注入电流在 |VDS| =3.7 V 时达到 60.4 pA·μm⁻¹。该研究还发现，二维半导体二硒化钨具有二维增强型热空穴注入特性，但展现出不同的注入行为。

总的来说，这项研究证明，在相同沟道长度下，非易失性闪存的编程速度可以超越最快的易失性静态随机存储器，在完成规模化集成后有望彻底颠覆现有的存储器架构。在该技术基础上，未来的个人电脑或将不存在内存和外存的概念，无需分层存储，还能实现 AI 大模型的本地部署。

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41586-025-08839-w