記憶功能和計(jì)算功能相結(jié)合開(kāi)辟類(lèi)腦計(jì)算機(jī)新道路

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(gè)快速而又嶄新的時(shí)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(lái)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(guò)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(lái)越人性化，同時(shí)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(yǔ)言、程序語(yǔ)言、簡(jiǎn)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(lái)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(chǎng)需要，未來(lái)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(gè)振蕩器和提供內(nèi)置存儲(chǔ)器單元仍然存在巨大的難題。

長(zhǎng)期以來(lái)，研究一直致力于開(kāi)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(kāi)辟了道路，從手機(jī)到自動(dòng)駕駛汽車(chē)，應(yīng)有盡有。

近年來(lái)，計(jì)算機(jī)已經(jīng)能夠處理高級(jí)認(rèn)知任務(wù)，例如語(yǔ)言和圖像識(shí)別或顯示超人的國(guó)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(shí)，人腦在有效執(zhí)行任務(wù)和節(jié)能方面的能力仍然無(wú)與倫比。

在其高電阻狀態(tài)下，憶阻器通過(guò)施加的電場(chǎng)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(dòng)器的電流。電場(chǎng)和電流控制都會(huì)影響 SHNO 自振蕩模式和頻率，從而可以可逆地打開(kāi)/關(guān)閉四個(gè) SHNO 鏈中的相互同步。

該研究還證明了兩個(gè)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(mén)控是輸入、調(diào)整和存儲(chǔ)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(lái)，尋找類(lèi)似于大腦節(jié)能過(guò)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(yǔ)音識(shí)別，需要強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)能力，而移動(dòng)應(yīng)用程序，尤其是手機(jī)，無(wú)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(shuō)。

重要突破

?kerman 與 Tohoko 大學(xué)的一個(gè)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(jí)計(jì)算工具聯(lián)系起來(lái)：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(lèi)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(chǔ)器。這使它們可以與存儲(chǔ)單元相媲美。將兩者結(jié)合起來(lái)是研究人員的一項(xiàng)重大進(jìn)步。

“這是一個(gè)重要的突破，因?yàn)槲覀儽砻骺梢栽谕粋€(gè)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(lái)的重要組成部分，更多類(lèi)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(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)：數(shù)百個(gè)組件適合一個(gè)相當(dāng)于單個(gè)細(xì)菌的區(qū)域。這在移動(dòng)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(huì)導(dǎo)致手機(jī)的新功能。一個(gè)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?duì)于小尺寸的手機(jī)來(lái)說(shuō)，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(wú)需連接到服務(wù)器?！?

他指出自動(dòng)駕駛汽車(chē)和無(wú)人機(jī)是更節(jié)能的計(jì)算可以推動(dòng)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(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展。”