Инженеры-электрики из Северо-Западного университета и Университета Мессины в Италии разработали новое устройство с магнитной памятью, которое потенциально может поддержать всплеск вычислений, ориентированных на данные, для которых требуется постоянно увеличивающаяся мощность, объем памяти и скорость.
Основанное на антиферромагнитных (АСМ) материалах, устройство является самым маленьким в своем роде из когда-либо продемонстрированных и работает с рекордно низким электрическим током для записи данных.
«Рост больших данных привел к появлению искусственного интеллекта (ИИ) в облаке и на периферийных устройствах и коренным образом трансформирует отрасли вычислений, сетей и хранения данных», – сказал Педрам Халили из Northwestern, руководивший исследованием. "Однако существующее оборудование не может выдержать быстрый рост вычислений, ориентированных на данные.
Наша технология потенциально может решить эту проблему."
Исследование будет опубликовано в феврале.
10 место в журнале Nature Electronics.
Халили – адъюнкт-профессор электротехники и компьютерной инженерии в Северо-западной инженерной школе Маккормика. Он руководил исследованием вместе с Джованни Финоккио, доцентом кафедры электротехники в Мессинском университете. В команду также входил Мэтью Грейсон, профессор электротехники и компьютерной инженерии в McCormick.
Цзяченг Ши и Виктор Лопес-Домингес, которые оба являются сотрудниками лаборатории Халили, были соавторами статьи.
От обещания к вероятному
Хотя искусственный интеллект обещает улучшить многие сферы жизни общества, включая системы здравоохранения, транспорт и безопасность, он может реализовать свой потенциал только в том случае, если его поддержат вычисления.
В идеале ИИ нужны все лучшие части современных технологий памяти: что-то такое же быстрое, как статическая память с произвольным доступом (SRAM), и с емкостью, аналогичной динамической памяти с произвольным доступом (DRAM) или флэш-памяти. Кроме того, ему также требуется низкое рассеивание мощности.
«Не существует технологии памяти, которая бы удовлетворяла всем этим требованиям», – сказал Халили. «Это привело к так называемому« узкому месту памяти », которое серьезно ограничивает производительность и энергопотребление приложений AI сегодня."
Чтобы решить эту проблему, Халили и его сотрудники обратились к материалам АСМ. В материалах АСМ электроны ведут себя как крошечные магниты из-за квантово-механического свойства, называемого «спин», но сам материал не демонстрирует макроскопическую намагниченность, поскольку спины выровнены антипараллельно.
Обычно запоминающим устройствам требуется электрический ток для сохранения сохраненных данных.
Но в материалах АСМ эту задачу выполняют магнитоупорядоченные спины, поэтому непрерывно прикладываемый электрический ток не требуется. В качестве дополнительного бонуса данные нельзя стереть внешними магнитными полями. Поскольку плотно упакованные устройства не будут взаимодействовать с магнитными полями, устройства на основе АСМ очень безопасны и легко масштабируются до небольших размеров.
Легко адаптируемая технология
Поскольку они по своей природе быстрые, безопасные и используют меньшее энергопотребление, материалы AFM были исследованы в прошлых исследованиях. Но предыдущие исследователи испытывали трудности с контролем магнитного порядка в материалах.
Халили и его команда использовали столбы из антиферромагнитного платинового марганца – геометрия, ранее не исследованная.
Эти колонны диаметром всего 800 нанометров в 10 раз меньше, чем более ранние устройства памяти на основе АСМ.
Важно отметить, что полученное устройство совместимо с существующими методами производства полупроводников, а это означает, что существующие производственные компании могут легко принять новую технологию без необходимости инвестировать в новое оборудование.
«Это приближает память AFM, а значит и высокопроизводительную магнитную память с произвольным доступом (MRAM), к практическим приложениям, – сказал Халили. «Это большое дело для промышленности, поскольку сегодня существует большой спрос на технологии и материалы, которые позволят расширить масштабирование и производительность MRAM и повысить отдачу от огромных инвестиций, которые промышленность уже вложила в эту технологию, чтобы довести ее до производства."
Команда Халили уже работает над следующими шагами в направлении этого перевода в приложения.
«Сейчас мы работаем над дальнейшим уменьшением масштаба этих устройств и улучшением методов считывания их магнитного состояния», – сказал Халили. «Мы также ищем еще более энергоэффективные способы записи данных в материалы AFM, такие как замена электрического тока на электрическое напряжение – сложная задача, которая может еще больше повысить энергоэффективность на другой порядок или больше."