Вашингтон [US]23 июня (): Исследователи создали новый дизайн компьютерной памяти, который может повысить производительность, а также снизить энергопотребление интернета и коммуникационных технологий, которые, как ожидается, будут потреблять почти треть мирового электричества в следующие десять лет.
Исследование было опубликовано в журнале Science Advances. Команда под руководством Кембриджского университета создала устройство, которое обрабатывает данные так же, как это делают синапсы в человеческом мозгу. Устройства сделаны из оксида гафния, материала, который уже используется в полупроводниковой промышленности, и крошечных барьеров, которые можно поднимать и опускать, чтобы позволить электронам проходить.
Этот метод изменения электрического сопротивления в компьютерных запоминающих устройствах и обеспечение сосуществования обработки информации и памяти может привести к разработке компьютерных запоминающих устройств со значительно более высокой плотностью, более высокой производительностью и меньшим энергопотреблением. Результаты были 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 известной технологии. как резистивная коммутационная память. Обычные запоминающие устройства способны находиться в двух состояниях: единице или нуле. Однако функционирующее запоминающее устройство с резистивным переключением могло бы иметь непрерывный диапазон состояний — компьютерные запоминающие устройства, основанные на этом принципе, могли бы иметь гораздо большую плотность и скорость.
«Обычный USB-накопитель, основанный на непрерывном диапазоне, может 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 композиционном 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 он. Хелленбранд. (АНИ)