4 мин. чтения
6/24/2023 12:08:00 PM

Новый тип компьютерной памяти может значительно снизить потребление энергии и повысить производительность

Исследователи разработали новый дизайн компьютерной памяти, который может значительно повысить производительность и снизить потребности в энергии Интернета и коммуникационных технологий, которые, по прогнозам, будут потреблять почти треть мировой электроэнергии в течение следующих десяти лет.

Исследователи во главе с Кембриджским университетом разработали устройство, которое обрабатывает данные аналогично синапсам в человеческом мозге. Устройства основаны на оксиде гафния, материале, уже используемом в полупроводниковой промышленности, и крошечных самоорганизующихся барьерах, которые можно поднимать или опускать, чтобы пропускать электроны.

Featured Image Фото: Science Advances (2023). DOI: 10.1126/sciadv.adg1946

Этот метод изменения электрического сопротивления в устройствах компьютерной памяти и позволяет обработке информации и памяти существовать в одном и том же месте, может привести к разработке компьютерных запоминающих устройств с гораздо большей плотностью, более высокой производительностью и меньшим энергопотреблением. Результаты опубликованы в журнале Science Advances.

Наш мир, жаждущий данных, привел к резкому увеличению спроса на энергию, что еще больше затрудняет сокращение выбросов углекислого газа. 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 спроса на энергию связан с недостатками современных технологий компьютерной памяти», — сказал первый автор доктор Маркус Хелленбранд из Кембриджского департамента материаловедения и металлургии. «В обычных вычислениях есть память с одной стороны и обработка с другой, и данные перетасовываются между ними, что требует как энергии, так и времени».

Одним из потенциальных решений проблемы неэффективной компьютерной памяти является новый тип технологии, известный как резистивная коммутационная память. Обычные запоминающие устройства способны к двум состояниям: единице или нулю. Однако функционирующее резистивное коммутационное запоминающее устройство будет способно к непрерывному диапазону состояний — компьютерные запоминающие устройства, основанные на этом принципе, будут способны к гораздо большей плотности и скорости.

«Типичный USB-накопитель, основанный на непрерывном диапазоне, сможет хранить в 10-100 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 резистивной коммутационной памяти известна как проблема однородности. На атомном уровне оксид гафния не имеет структуры, атомы гафния и кислорода случайным образом смешиваются, что затрудняет его использование в приложениях памяти.

Однако исследователи обнаружили, что при добавлении бария к тонким пленкам оксида гафния в композитном материале начали образовываться некоторые необычные структуры, перпендикулярные плоскости оксида гафния.

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

«Это позволяет множеству состояний существовать в материале, в отличие от обычной памяти, которая имеет только два состояния», — сказал Хелленбранд.

В отличие от других композиционных материалов, которые требуют дорогостоящих высокотемпературных методов производства, эти композиты на основе оксида гафния самоорганизуются при низких температурах. Композитный материал продемонстрировал высокий уровень производительности и однородности, что делает их очень перспективными для приложений памяти следующего поколения.

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

В настоящее время исследователи работают с промышленностью, чтобы провести более масштабные технико-экономические обоснования материалов, чтобы более четко понять, как формируются высокоэффективные конструкции. Поскольку оксид гафния является материалом, уже используемым в полупроводниковой промышленности, исследователи говорят, что его не составит труда интегрировать в существующие производственные процессы.

Оригинал статьи: Markus Hellenbrand et al, Thin-film design of amorphous hafnium oxide nanocomposites enabling strong interfacial resistive switching uniformity, Science Advances (2023). DOI: 10.1126/sciadv.adg1946 🔗

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Новая модель искусственного интеллекта может изменять видимый возраст изображений лица, сохраняя при этом отличительные черты.

8/29/2023 · 4 мин. чтения

Новая модель искусственного интеллекта может изменять видимый возраст изображений лица, сохраняя при этом отличительные черты.

Hack Hack раскрывает риск безопасности звонков на смартфонах

8/23/2023 · 4 мин. чтения

Hack Hack раскрывает риск безопасности звонков на смартфонах