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新的计算机内存技术可以为未来的人工智能提供动力
2023年06月27日 由 Susan 发表
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由剑桥大学领导的一个研究团队开发了一种新颖的计算机内存设计，承诺显著提高性能，同时降低互联网和通信技术的能源需求。
据该大学称，人工智能、算法、互联网使用量和其他数据驱动技术估计将在未来十年内占据全球电力消耗的30%以上。
剑桥大学材料科学与冶金学系的首席作者马库斯·赫伦布兰德博士表示：“在很大程度上，这种能源需求的激增是由于现有计算机内存技术的不足。在传统计算中，一方是内存，另一方是处理，数据在两者之间来回传输，这既耗费能量又耗费时间。”
研究人员对一种被称为电阻式切换存储器的新技术进行了实验。与可以将数据编码为两种状态（一或零）的传统存储设备不同，这种新型存储器可以实现连续范围的状态。
通过在特定材料上施加电流，引起电阻的增加或减少来实现这一点。电阻的不同变化可以创建不同的状态来存储数据。
赫伦布兰德解释道：“例如，一个基于连续范围的典型USB存储器可以容纳10到100倍更多的信息。”
该团队开发了一种基于氧化铪的原型设备，这在电阻式切换存储器应用中一直是一个具有挑战性的问题。因为这种材料在原子级别上没有结构。然而，赫伦布兰德和他的同事们找到了一个解决办法：将钡引入其中。
当添加钡时，它在厚度较大的氧化铪薄膜之间形成了高度结构化的钡“桥梁”。在这些桥梁与器件接触点相遇的地方，形成了一个能量屏障，允许电子穿过。能量屏障可以提高或降低，从而改变氧化铪复合材料的电阻，进而在材料中形成多个状态。
赫伦布兰德说：“这些材料真正令人兴奋的地方在于它们可以像大脑中的突触一样工作：它们可以在同一个位置存储和处理信息，就像我们的大脑一样。”
研究人员认为，这可能会导致具有更高密度和性能但能耗较低的计算机内存设备的开发，使得该技术在人工智能和机器学习领域尤其有前景。
该技术已通过剑桥大学的商业化机构剑桥企业（Cambridge Enterprise）申请了专利，科学家们现在正在与工业界合作进行更大规模的可行性研究。他们声称将氧化铪整合到现有的制造流程中不会带来困难，因为这种材料已经在半导体生产中使用。
来源：https://thenextweb.com/news/new-computer-memory-tech-could-power-ai-of-future
据该大学称，人工智能、算法、互联网使用量和其他数据驱动技术估计将在未来十年内占据全球电力消耗的30%以上。
剑桥大学材料科学与冶金学系的首席作者马库斯·赫伦布兰德博士表示：“在很大程度上，这种能源需求的激增是由于现有计算机内存技术的不足。在传统计算中，一方是内存，另一方是处理，数据在两者之间来回传输，这既耗费能量又耗费时间。”
研究人员对一种被称为电阻式切换存储器的新技术进行了实验。与可以将数据编码为两种状态（一或零）的传统存储设备不同，这种新型存储器可以实现连续范围的状态。
通过在特定材料上施加电流，引起电阻的增加或减少来实现这一点。电阻的不同变化可以创建不同的状态来存储数据。
赫伦布兰德解释道：“例如，一个基于连续范围的典型USB存储器可以容纳10到100倍更多的信息。”
该团队开发了一种基于氧化铪的原型设备，这在电阻式切换存储器应用中一直是一个具有挑战性的问题。因为这种材料在原子级别上没有结构。然而，赫伦布兰德和他的同事们找到了一个解决办法：将钡引入其中。
当添加钡时，它在厚度较大的氧化铪薄膜之间形成了高度结构化的钡“桥梁”。在这些桥梁与器件接触点相遇的地方，形成了一个能量屏障，允许电子穿过。能量屏障可以提高或降低，从而改变氧化铪复合材料的电阻，进而在材料中形成多个状态。
赫伦布兰德说：“这些材料真正令人兴奋的地方在于它们可以像大脑中的突触一样工作：它们可以在同一个位置存储和处理信息，就像我们的大脑一样。”
研究人员认为，这可能会导致具有更高密度和性能但能耗较低的计算机内存设备的开发，使得该技术在人工智能和机器学习领域尤其有前景。
该技术已通过剑桥大学的商业化机构剑桥企业（Cambridge Enterprise）申请了专利，科学家们现在正在与工业界合作进行更大规模的可行性研究。他们声称将氧化铪整合到现有的制造流程中不会带来困难，因为这种材料已经在半导体生产中使用。
来源：https://thenextweb.com/news/new-computer-memory-tech-could-power-ai-of-future
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