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[導(dǎo)讀]長期以來,研究一直致力于開發(fā)能夠像我們的大腦一樣高效工作的計(jì)算機(jī)。由哥德堡大學(xué)的研究人員領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)研究首次成功地將記憶功能與計(jì)算功能結(jié)合在同一組件中。這一發(fā)現(xiàn)為更高效的技術(shù)開辟了道路,從手機(jī)到自動駕駛汽車,應(yīng)有盡有。

隨著科技的進(jìn)步,各種計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,計(jì)算機(jī)的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入了一個快速而又嶄新的時代,計(jì)算機(jī)已經(jīng)從功能單一、體積較大發(fā)展到了功能復(fù)雜、體積微小、資源網(wǎng)絡(luò)化等。計(jì)算機(jī)的未來充滿了變數(shù),性能的大幅度提高是不可置疑的,而實(shí)現(xiàn)性能的飛躍卻有多種途徑。不過性能的大幅提升并不是計(jì)算機(jī)發(fā)展的唯一路線,計(jì)算機(jī)的發(fā)展還應(yīng)當(dāng)變得越來越人性化,同時也要注重環(huán)保等等。計(jì)算機(jī)從出現(xiàn)至今,經(jīng)歷了機(jī)器語言、程序語言、簡單操作系統(tǒng)和Linux、Macos、BSD、Windows等現(xiàn)代操作系統(tǒng)四代,運(yùn)行速度也得到了極大的提升,第四代計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度已經(jīng)達(dá)到幾十億次每秒。計(jì)算機(jī)也由原來的僅供軍事科研使用發(fā)展到人人擁有,計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的應(yīng)用功能,產(chǎn)生了巨大的市場需要,未來計(jì)算機(jī)性能應(yīng)向著微型化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化和巨型化的方向發(fā)展。

大型自旋霍爾納米振蕩器(SHNO)陣列的同步,是實(shí)現(xiàn)超快非常規(guī)計(jì)算的一種有吸引力的方法。然而,與陣列接口、調(diào)整其單個振蕩器和提供內(nèi)置存儲器單元仍然存在巨大的難題。

長期以來,研究一直致力于開發(fā)能夠像我們的大腦一樣高效工作的計(jì)算機(jī)。由哥德堡大學(xué)的研究人員領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)研究首次成功地將記憶功能與計(jì)算功能結(jié)合在同一組件中。這一發(fā)現(xiàn)為更高效的技術(shù)開辟了道路,從手機(jī)到自動駕駛汽車,應(yīng)有盡有。

近年來,計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠處理高級認(rèn)知任務(wù),例如語言和圖像識別或顯示超人的國際象棋技能,這在很大程度上要?dú)w功于人工智能 (AI)。與此同時,人腦在有效執(zhí)行任務(wù)和節(jié)能方面的能力仍然無與倫比。

在其高電阻狀態(tài)下,憶阻器通過施加的電場調(diào)制 CoFeB/MgO 界面處的垂直磁各向異性。在其低電阻狀態(tài)下,憶阻器增加或減少 SHNO 驅(qū)動器的電流。電場和電流控制都會影響 SHNO 自振蕩模式和頻率,從而可以可逆地打開/關(guān)閉四個 SHNO 鏈中的相互同步。

該研究還證明了兩個單獨(dú)控制的憶阻器可用于將四 SHNO 鏈調(diào)整為不同的同步狀態(tài)。憶阻器門控是輸入、調(diào)整和存儲非常規(guī)計(jì)算模型的 SHNO 陣列狀態(tài)的有效方法。

“幾十年來,尋找類似于大腦節(jié)能過程的新計(jì)算方式一直是研究的主要目標(biāo)。認(rèn)知任務(wù),如圖像和語音識別,需要強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)能力,而移動應(yīng)用程序,尤其是手機(jī),無人機(jī)和衛(wèi)星,需要節(jié)能解決方案,”哥德堡大學(xué)應(yīng)用自旋電子學(xué)教授 Johan ?kerman 說。

重要突破

?kerman 與 Tohoko 大學(xué)的一個研究團(tuán)隊(duì)合作,領(lǐng)導(dǎo)了一項(xiàng)研究,該研究現(xiàn)已朝著實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)邁出了重要一步。在這項(xiàng)現(xiàn)已發(fā)表在《自然材料》雜志上的研究中,研究人員首次成功地將兩種主要的高級計(jì)算工具聯(lián)系起來:振蕩器網(wǎng)絡(luò)和憶阻器。

?kerman 將振蕩器描述為可以執(zhí)行計(jì)算并且可與人類神經(jīng)細(xì)胞相媲美的振蕩電路。憶阻器是可編程電阻器,也可以執(zhí)行計(jì)算并且具有集成存儲器。這使它們可以與存儲單元相媲美。將兩者結(jié)合起來是研究人員的一項(xiàng)重大進(jìn)步。

“這是一個重要的突破,因?yàn)槲覀儽砻骺梢栽谕粋€組件中結(jié)合記憶功能和計(jì)算功能。這些組件的工作方式更像是大腦的節(jié)能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使它們成為未來的重要組成部分,更多類似大腦的計(jì)算機(jī)?!?

啟用節(jié)能技術(shù)

據(jù) Johan ?kerman 稱,這一發(fā)現(xiàn)將在許多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)更快、更易于使用且能耗更低的技術(shù)。他認(rèn)為,研究團(tuán)隊(duì)成功地以極小的占地面積生產(chǎn)了這些組件,這是一個巨大的優(yōu)勢:數(shù)百個組件適合一個相當(dāng)于單個細(xì)菌的區(qū)域。這在移動電話等較小的應(yīng)用程序中尤為重要。

“更節(jié)能的計(jì)算可能會導(dǎo)致手機(jī)的新功能。一個例子是像 Siri 或谷歌這樣的數(shù)字助理。今天,所有處理都由服務(wù)器完成,因?yàn)閷τ谛〕叽绲氖謾C(jī)來說,計(jì)算需要太多的能量。如果計(jì)算可以在本地執(zhí)行,在實(shí)際的手機(jī)上,它們可以更快、更容易地完成,而無需連接到服務(wù)器?!?

他指出自動駕駛汽車和無人機(jī)是更節(jié)能的計(jì)算可以推動發(fā)展的其他例子。

“執(zhí)行認(rèn)知計(jì)算的能源效率越高,應(yīng)用就越多。這就是為什么我們的研究確實(shí)有潛力推動該領(lǐng)域的發(fā)展?!?

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