香港大学/新加坡国立大学，Nature Nanotechnology！

背景：人工智能和边缘设备的发展受限于传统冯·诺依曼架构中内存与处理单元间的数据传输瓶颈。内容寻址存储器（CAM）作为一种内存内计算方案，有望实现高速并行搜索，但其性能受限于传统存储器的密度、接触电阻等问题。研究目的：为解决二维材料器件中高接触电阻导致的性能衰减，并提升模拟CAM的能效和速度，本研究旨在开发基于二维MoS2闪存与半金属锑接触的高性能模拟CAM。结论：通过采用半金属锑接触优化MoS2闪存，实现了高读出电流和高开关比，并构建了8×16模拟CAM阵列。该阵列在内存内搜索操作中展现出极低能耗（<0.1 fJ/单元/搜索）和极短延迟（36 ps），成功应用于k近邻分类的模拟汉明距离计算，加速了机器学习任务，证明了二维材料在实现高效、可扩展的智能边缘计算硬件方面的潜力。