Новый тип компьютерной памяти может значительно снизить энергопотребление и повысить производительность

Прочитано: 350 раз(а)


Исследователи разработали новый дизайн компьютерной памяти, который может значительно повысить производительность и снизить энергопотребление интернета и коммуникационных технологий, которые, по прогнозам, будут потреблять почти треть мирового электричества в течение следующих десяти лет.

Исследователи под руководством Кембриджского университета разработали устройство, которое обрабатывает данные так же, как синапсы в человеческом мозгу. Устройства основаны на оксиде гафния, материале, уже используемом в полупроводниковой промышленности, и крошечных самособирающихся барьерах, которые можно поднимать или опускать, чтобы позволить электронам проходить.

Этот метод изменения электрического сопротивления в устройствах компьютерной памяти и возможность существования обработки информации и памяти в одном месте может привести к разработке устройств компьютерной памяти с гораздо большей плотностью, более высокой производительностью и меньшим потреблением энергии. Результаты опубликованы в журнале Science Advances.

Наш жадный до данных мир привел к резкому увеличению спроса на энергию, что еще больше усложнило сокращение выбросов углерода. Ожидается , что в течение следующих нескольких лет искусственный интеллект, использование Интернета , алгоритмы и другие технологии, основанные на данных, будут потреблять более 30% мировой электроэнергии.

«В значительной степени этот взрыв энергопотребления связан с недостатками современных технологий компьютерной памяти», — сказал первый автор доктор Маркус Хелленбранд из Кембриджского факультета материаловедения и металлургии. «В обычных вычислениях с одной стороны есть память, а с другой — обработка, и данные перетасовываются между ними, что требует как энергии, так и времени».

Одним из возможных решений проблемы неэффективной компьютерной памяти является новый тип технологии, известный как память с резистивным переключением. Обычные запоминающие устройства способны находиться в двух состояниях: единице или нуле. Однако функционирующее запоминающее устройство с резистивным переключением будет способно к непрерывному диапазону состояний — компьютерные запоминающие устройства, основанные на этом принципе, будут иметь гораздо большую плотность и скорость.

«Обычный USB-накопитель с непрерывным радиусом действия мог бы хранить, например, от 10 до 100 раз больше информации», — сказал Хелленбранд.

Хелленбранд и его коллеги разработали прототип устройства на основе оксида гафния, изоляционного материала , который уже используется в полупроводниковой промышленности. Проблема с использованием этого материала для приложений памяти с резистивным переключением известна как проблема однородности. На атомарном уровне оксид гафния не имеет структуры, а атомы гафния и кислорода перемешаны случайным образом, что затрудняет его использование для приложений памяти.

Однако исследователи обнаружили, что при добавлении бария в тонкие пленки оксида гафния в композитном материале начали формироваться некоторые необычные структуры, перпендикулярные плоскости оксида гафния.

Эти вертикальные богатые барием «мостики» хорошо структурированы и позволяют электронам проходить, в то время как окружающий оксид гафния остается неструктурированным. В месте, где эти перемычки встречаются с контактами устройства, создается энергетический барьер, который могут преодолевать электроны. Исследователи смогли контролировать высоту этого барьера, который, в свою очередь, изменяет электрическое сопротивление композитного материала.

«Это позволяет материалу существовать в нескольких состояниях, в отличие от обычной памяти, которая имеет только два состояния», — сказал Хелленбранд.

В отличие от других композитных материалов , которые требуют дорогостоящих высокотемпературных методов производства, эти композиты на основе оксида гафния самособираются при низких температурах. Композитный материал показал высокие уровни производительности и однородности, что делает его очень перспективным для приложений памяти следующего поколения.

Патент на технологию был подан Cambridge Enterprise, подразделением университета по коммерциализации.

«Что действительно интересно в этих материалах, так это то, что они могут работать как синапс в мозгу: они могут хранить и обрабатывать информацию в том же месте, что и наш мозг, что делает их очень перспективными для быстро развивающихся областей искусственного интеллекта и машинного обучения», — сказал Хелленбранд.

В настоящее время исследователи работают с промышленностью над проведением более крупных технико-экономических обоснований материалов, чтобы более четко понять, как формируются высокоэффективные структуры. Поскольку оксид гафния уже используется в полупроводниковой промышленности, исследователи говорят, что его несложно интегрировать в существующие производственные процессы.

Новый тип компьютерной памяти может значительно снизить энергопотребление и повысить производительность



Новости партнеров