半导体设备装卸搬运移位定位安装

半导体设备装卸搬运移位定位安装的亚瑟报道：‌‌半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍村内计算旨在消除普通计算机中计算单元和内存的空间分离，有望实现更高的计算能力和能量效率，也可以消除微处理器和RAM之间字节传输的耗时和耗能。例如，神经网络中的向量矩阵计算可以使用crossbar architecture（模拟而非数字）来执行。在这种方法中，两束水平和垂直的线交叉，每一束都作为神经网络的输入和输出。在它们的交点上，这些线通过表示神经网络的加权因子（“知识”）的非易失性存储器元件彼此连接。神经网络的输入值作为模拟电压值应用到水平线上，计算结果几乎可以在垂直线上即时获得，也可以以模拟形式获得，并且不需要任何数据传输。‌‌半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍在线交叉点处的非易失性存储器包括忆阻器，是一种新型电子元件，其电阻可以通过外部施加的电压而改变，并且可以与半导体工业中现有制造工艺相结合。根据应用的不同，忆阻器在神经网络中执行计算的速度可以提高十到一百倍，其能效也可以提高十到一千倍。此外，神经网络发挥主要作用的自动驾驶车辆也可以从这种性能和效率的改进中受益。这个例子表明，即使摩尔定律即将达到极限，电子产品性能的持续增长也远未结束。几十年来，MOSFET（左）一直是数字技术的主力开关，并通过不断小型化保持了摩尔定律的存在，栅极和源极之间的电压决定了从源极到漏极流经沟道的电流。在FinFET（中间）中，沟道具有鳍的形状，使得栅极可以在三个侧面上包围它，与MOSFET相比，改善了电流控制，在MOSFET中，栅极只能从上方作用于沟道。在GAAFET（右）中，栅极完全包围了硅纳米线的沟道，这是控制电流的‌‌半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍几何形状。‌‌半‍导‌体‍设‌备‍搬‌运‍与MOSFET不同，在TFET（左）中源极和漏极掺杂不同。它使用量子力学隧道效应：栅极和源极之间的电压决定了电荷载流子是否可以“隧穿”通过源极和漏极之间的能量势垒，以及电流是否可能流动。在CNFET（中）中，源极和漏极之间的沟道由碳纳米管组成，栅极-源极电压也决定了电流。在单原子晶体管（右）中，源极和栅极之间的电压移动单个原子，从而关闭或打开源极和漏极之间的电路