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英特尔发布首款硅自旋量子芯片:基于12吋CMOS工艺,良率达95%

每日科技头条讯:继去年10月英特尔宣布成功以现有硅半导体技术生产自旋量子计算芯片之后,当地时间6月15日,英特尔正式发布了一款名为“Tunnel Falls…

英特尔发布首款硅自旋量子芯片:基于12吋CMOS工艺,良率达95%

每日科技头条讯:继去年10月英特尔宣布成功以现有硅半导体技术生产自旋量子计算芯片之后,当地时间6月15日,英特尔正式发布了一款名为“Tunnel Falls”的硅自旋量子芯片,虽然只有12量子比特(quantum bit),但这是英特尔尝试开发出超越竞争对手计算硬件的关键一步。

据介绍,英特尔将于美国奥勒冈州的 D1 制造工厂利用其最先进半导体制造技术(例如EUV以及栅极和接触处理技术)在300毫米晶圆上生产Tunnel Falls量子芯片。

英特尔量子硬件总监Jim Clarke表示:“Tunnel Falls 是英特尔迄今为止最先进的硅自旋量子比特芯片,它借鉴了公司数十年的晶体管设计和制造专业知识。新芯片的发布是英特尔构建全栈商用量子计算系统长期战略的下一步。虽然在容错量子计算机的道路上仍然存在必须解决的基本问题和挑战,但学术界现在可以探索这项技术并加速研究发展。”

基于自旋电子的量子芯片

我们都知道,当电荷打开或关闭调节电子流动的门的时候,标准的CPU会将其读取为0或1。同样的道理,原子中的电子除了以极高速度在核外空间运动之外,也还有自旋运动。电子有两种不同方向的自旋,即顺时针方向和逆时针方向的自旋,它决定了电子自旋角动量在外磁场方向上的分量,通常用向上和向下的箭头来代表,即朝上代表正方向自旋电子,朝下代表逆方向自旋电子。英特尔的自旋量子芯片就是基于自旋电子的特性,而这里的自旋量子数就是描述电子自旋运动状态的量子数。

通过精确控制电子“朝上”或“朝下”自旋的特性,将这些朝相反方向旋转的电子排列在薄膜等物质上,形成磁场,当你把自旋方向设定为“上”,将其定义为“1”,然后将其置于磁场中使方向改变180度,那么它就从“1”变成了“0”;如果改变360度,那么它就维持“1”不变。我们就得到了电子计算需要的“0”和“1”。这也使得自旋电子技术可以被应用到存储和数据处理当中。

英特尔发布首款硅自旋量子芯片:基于12吋CMOS工艺,良率达95%

其实,自旋电子学诞生至今已经有二十多年。1997年国际商用机器公司就利用自旋电子学原理生产出了新型磁头,正是这种磁头使电脑硬盘的数据存储量在过去几年内提高了40倍。众多的芯片制造商也认为,自旋电子学技术可以被用于下一代的计算芯片当中。

而基于自旋电子学原理构建出来的计算芯片,其运算速度将大大快于今天的半导体芯片,而且能耗极低,几乎不发热。因为在没有恒定电源的情况下,自旋电子器件可以保持其磁性,这是传统硅存储器芯片仍然需要的。由于它们不需要恒定电源,因此自旋电子设备可以在超低功率水平下运行。与传统的芯片相比,这些器件产生的热量要少得多。

但是,基于自旋电子技术的芯片的纳米级结构中不可避免的缺陷也将改变它们的动量,并且由于动量影响旋转,电子的速度或轨迹的变化可以在它们被处理器读取之前改变它们的预期自旋状态,可能导致乱码。另外,还需要使得电子的自旋方向必须能被轻易改变,又能在较长时间内稳定地保持这一方向。这也使得要研制出采用这种技术的计算芯片变得非常的困难。

不过,近年的研究发现,采用铋氧化铟的材料来作为晶体材料,可以具有一组原子对称性,可以将电子的旋转固定在某个方向上,与其动量无关。而铋氧化铟的原子对称性也存在于其他晶体材料中,这也意味着通过新的晶体材料,工程师可以使用电压来控制电子旋转,而不必担心缺陷如何会影响电子的动量。这也为基于自旋电子技术构建的量子计算芯片打开了大门。

英特尔的自旋量子技术布局

早在2018年,英特尔在和加州大学伯克利分校的研究人员在《自然》杂志上发表的一篇论文中,就公布了他们的自旋电子学研究进展。论文介绍一种结合了自旋电子技术的名为“磁电旋转轨道”(MESO)的逻辑元件,采用了多铁性材料(具有氧、铋和铁原子的晶格)和拓扑材料,提供有利的电磁属性,以便可存储信息和逻辑运算。

在这篇论文中,研究人员指出,他们已将多铁电磁电开关所需的电压从3伏降低到500毫伏,并预测应该可以将其降低到100毫伏。这只相当于传统CMOS晶体管所需电压的五分之一到十分之一。较低的电压意味着较低的能耗:将位从1切换为0的总能量将是CMOS所需能耗的十分之一到三十分之一。

同时研究人员还表示,相对于传统的基于CMOS的处理器来说,基于MESO的处理器能够提供10到100倍能效。因为他们无需激活即可保留信息,所以还可以在设备闲置时提供更加节能的睡眠模式。此外,基于MESO的逻辑运算速度也比CMOS高出五倍,延续了单位面积计算力提升的趋势。

按照上面的数据换算来看,英特尔利用自旋电子技术可以在保持现有的CMOS芯片的性能下,将芯片尺寸缩小到目前尺寸大小的五分之一,并将降低能耗90-97%。

2022年10月,英特尔宣布成功以现有硅半导体技术生产了其第二代自旋量子计算芯片。该芯片由美国俄勒冈州英特尔Ronler Acres晶体管研发单位Gordon Moore Park开发,是业界最大硅自旋量子运算芯片,量产芯片切出裸晶也表现高度均匀性,整个芯片良率有95%以上。这也正是此次发布的硅自旋量子芯片Tunnel Falls的技术基础。

当时,该硅自旋量子运算设备也使用专门设计的量子低温探测器 Cryoprober 进行了测试,该设备在极低的温度(1.7 开尔文或 -271.45 摄氏度)下运行,以保持量子比特的稳定性,从而使其可用于计算目的。测试确认该硅自旋量子运算设备可以稳定运行。

Tunnel Falls量产有何意义?

英特尔此次发布的硅自旋量子芯片Tunnel Falls同样也利用了先进的 CMOS 生产线,使得英特尔能够使用创新的过程控制技术来实现产量和性能。

具体来说,具有12 量子位的Tunnel Falls芯片在300mm晶圆上的制造,可以实现95% 的晶圆良率和类似于 CMOS 逻辑工艺的电压均匀性,每个晶圆生产出超过 24,000 个量子点器件。这些 12 量子点器件可以形成 4 到 12 个量子位,这些量子位可以被隔离并同时用于操作,具体取决于大学或实验室如何运行其系统。

英特尔发布首款硅自旋量子芯片:基于12吋CMOS工艺,良率达95%

△Tunnel Falls是在300毫米晶圆上制造,利用英特尔最先进的晶体管制造能力,如极端紫外光刻(EUV)和先进的材料加工技术,使其成为一个单电子晶体管,并允许英特尔在对标准CMOS逻辑处理线进行很少改动的情况下,制造Tunnel Falls。

虽然在英特尔之前,不少厂商都推出了超过100量子比特的量子计算机,比如,IBM在2022 年 11 月的IBM 量子峰会上就发布了一款400+ 量子比特的量子处理器Osprey,其包含了433个称为transmon的量子位,它们本质上是超导谐振器,可以存储 0 或 1 个微波光子。可以通过从处理器外部向它们施加不同频率的微波脉冲来操纵这些量子位。这款量子芯片虽然也是使用了传统CMOS工艺中所谓的后端布线相同的技术,然而所有这些技术都必须修改为使用低温超导金属。

据IBM 的物理学家兼首席量子硬件架构师 Oliver Dial介绍,“向IBM的量子处理器输送微波信号的电缆是一个特别的问题,因为大多数导电良好的东西也会导热,从而损害我们冰箱的绝缘性能。为了解决这个问题,我们的Eagle处理器(之前IBM已推出的127量子位的处理器)使用了600多条电缆,每条电缆都是手工组装、布线和测试。在Osprey中,我们用使用标准印刷电路板技术制作的柔性带状电缆取代了大部分这些电缆。这些电缆中的每一条都取代了许多单独的电缆、连接器和组件简化了我们的设计,从而提高了处理器的可靠性。”即便如此,IBM的量子处理器制造依然非常复杂。

英特尔发布首款硅自旋量子芯片:基于12吋CMOS工艺,良率达95%

△IBM 433量子比特处理器Osprey

英特尔的Tunnel Falls虽然只有12个量子比特,但是得益于其所采用的硅自旋量子技术,使得其每个量子比特可以做的足够小,并只需要对标准CMOS逻辑处理线进行很少改动的情况下就能够大批量且相对低成本的生产,这也意味着未来英特尔能够将更多的量子比特集成到一颗芯片当中,并且能够省去了在多个量子芯片上纠缠硬件的需求。相比之下,目前大多数其他量子芯片生产努力一次只能制造一个。

英特尔发布首款硅自旋量子芯片:基于12吋CMOS工艺,良率达95%

△Tunnel Falls的板级设计的也非常简单

英特尔发布首款硅自旋量子芯片:基于12吋CMOS工艺,良率达95%

△Tunnel Falls的板级设计局部放大

英特尔量子硬件总监Jim Clarke表示,他对英特尔公司的制造能力有足够的信心,他预计到2027年,英特尔能够推出拥有数千个足以纠错的量子比特的量子芯片。

接下来,英特尔还将不断努力提高 Tunnel Falls 的性能,并通过英特尔量子软件开发套件 (SDK) 将其集成到其完整的量子堆栈中。此外,英特尔已经在开发基于 Tunnel Falls 的下一代量子芯片,预计2024年发布。

在生态建设方面,英特尔已经将 Tunnel Falls 芯片提供给量子研究社区。此外,英特尔还与马里兰大学物理科学实验室 (Laboratory for Physical Sciences,LPS)、帕克学院量子位合作实验室 (LQC) 以及国家级量子信息科学 (QIS) 研究中心合作,以推进量子计算研究。未来,英特尔计划与全球更多的研究机构合作,共建量子生态系统。

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