En son araştırma sonuçları: Memristorların iç çalışma mekanizmasını açığa çıkarmak!
Kılavuz
Son zamanlarda, Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nden (NIST) bilim adamları, sinir hücrelerinin hafıza işlevini taklit eden bu yarı iletken bileşenlerin dahili çalışma mekanizmasını ortaya çıkardılar: memristor Bu dahili çalışma mekanizmaları uzun zamandır bir gizem olmuştur. Araştırma sonuçları, üyelerin daha verimli çalışmasına ve kaçak akımı en aza indirecek çözümler önermesine yardımcı olacaktır.
arka fon
Bugün, en gelişmiş süper bilgisayarlar bile insan beyni kadar karmaşık olamaz.
Von Neumann mimarisine sahip geleneksel bir bilgisayarda, CPU ve bellek birbirinden ayrılmıştır.Program talimatlarını ve verilerini depolayan bellek, bellek ve talimatları yürüten ve ilgili verileri işleyen CPU'dur. Verilerin CPU ile bellek arasında ileri geri hareket etmesi gerekir. Bununla birlikte, CPU hesaplama hızındaki daha hızlı artış ve bellek erişim hızındaki daha yavaş artış, hız uyuşmazlığı sorunlarına, sistem bant genişliğini sınırlayan ve artıran "Von Neumann darboğazı" ve "bellek duvarı" sorunlarına yol açmıştır. Sistemin güç tüketimi. Buna karşılık, insan beyni tamamen birbirine bağlı bir durumdadır.İnsan beynindeki mantık ve hafıza yakından ilişkilidir ve yoğunluğu ve çeşitliliği modern bilgisayarların milyarlarca katıdır.
Beyinden ilham alan hesaplama olarak da bilinen nöromorfik hesaplama, von Neumann tarafından oluşturulan hesaplama yapısından kurtulur, beyin işleme ve bilgi işleme sürecini simüle eder ve veri depolama ve veri işlemeden sorumlu bileşenleri aynı yongaya entegre eder. Nöromorfik çipler daha enerji verimlidir, daha iyi performans gösterir ve verileri daha hızlı ve verimli bir şekilde öğrenebilir.
(Resim kaynağı: Wei Lu)
Nöromorfik teknoloji, yüksek performanslı bilgi işlemin bir sonraki geliştirme aşaması olacak ve bu, veri işleme yeteneklerini ve makine öğrenimi yeteneklerini büyük ölçüde geliştirebilir. Nöromorfik yongaların hesaplama gücü önemli ölçüde geliştirildi, ancak enerji tüketimi ve hacmi çok daha küçük.Bu, bilgisayar minyatürleştirme ve yapay zekanın bir sonraki aşamasına öncülük edebilir.
Yazar dün, "En İnce Depolama Cihazı: Yüksek Depolama Yoğunluğu, Güçlü Hesaplama Gücü!" "Makalede bahsediliyor:" Memristör, yeni nesil sinir ağları ve nöromorfik hesaplamada en umut verici donanım birimi olarak kabul ediliyor. "
Memristor, hafıza fonksiyonlu doğrusal olmayan bir direnç türüdür.Sadece verileri depolamakla kalmaz, aynı zamanda mantık hesaplamasını da gerçekleştirir. Bilim adamları memristorlara güçlü bir araştırma ilgisi gösterdiler. Yazarın daha önce tanıttığı memristor ile ilgili çok sayıda yenilikçi teknoloji vakası bu noktayı iyi kanıtladı.
Yenilikçilik
Bugün, yazar size üyelerin yenilikçi araştırma ilerlemesini tanıtıyor. Son zamanlarda, Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nden (NIST) bilim adamları, sinir hücrelerinin hafıza işlevini taklit eden bu yarı iletken memristörlerin dahili çalışma mekanizmasını ortaya çıkardılar.Bu dahili çalışma mekanizmaları uzun zamandır bir muamma olmuştur.
(Resim kaynağı: NIST)
NIST ve Kaliforniya Üniversitesi, Santa Barbaradan Brian Hoskins ve NISTden bilim adamları Nikolai Zhitenev, Andrei Kolmakov, Jabez McClelland ve diğerleri, Parker Üniversitesi'ndeki Nano Center ve Romanya Bükreş Mikroteknoloji Enstitüsü'nden meslektaşları araştırma sonuçlarını paylaşacaklar. En son "Nature Communications" (Nature Communications) dergisinde yayınlandı.
teknoloji
Bir sinir hücresinin başka bir sinir hücresine sinyal gönderme yeteneği, uzak olmayan geçmişte hücreler arasındaki iletişimin sıklığına bağlıyken, memistörün direnci son zamanlarda içinden geçen akım miktarına bağlıdır. Güç kapatıldığında bile memristör hafızayı koruyabilir.
Bilim adamları memristorlara büyük ilgi göstermiş olsalar da, memristorların çalışma mekanizmasına ilişkin ayrıntılı bir anlayışa sahip değiller ve memristörleri incelemek için standart bir araç seti geliştirmemişler.
Son zamanlarda, NIST bilim adamları böyle bir araç seti geliştirdiler ve bunu memristörün çalışma mekanizmasını daha derinlemesine keşfetmek için kullandılar.
(Resim kaynağı: referans [2])
Ekip, memristörün elektriksel işlevini keşfetmek için titanyum dioksit memristöründe farklı konumlara odaklanan elektron ışınlarını hizaladı. Elektron ışını, cihazın bazı elektronlarına çarparak süper keskin bir görüntü oluşturur. Elektron ışını ayrıca cihazın içinde akan dört farklı akım üretir. Ekip, akımın bir yalıtkanla ayrılmış iki metal (iletken) katmandan oluşan memristördeki malzemeler arasındaki çoklu arayüzlerle ilgili olduğunu belirledi.
(Resim kaynağı: referans [2])
Hoskins, "Her akımın nereden geldiğini tam olarak biliyoruz, çünkü bu akımları üreten elektron ışınının konumunu kontrol ediyoruz." Dedi.
Ekip, bu cihazların görüntülerinde birkaç karanlık nokta (oldukça iletken alanlar) buldu, bu alanlar normal çalışma sırasında memristörden akım sızıntısı olan yerlerdir. Bu sızıntı yolları memristörün çekirdeğinin dışında yer alır. Çekirdekte, memistör, elektronik cihazlarda çok yararlı olan yüksek ve düşük direnç arasında geçiş yapar. Bu bulgu, memistörün boyutunun küçültülmesinin bazı istenmeyen akım yollarını en aza indirebileceğini veya hatta ortadan kaldırabileceğini göstermektedir. Araştırmacılar daha önce durumun böyle olabileceğini tahmin etseler de, cihaz boyutunun ne kadar küçültülmesi gerektiği konusunda deneysel rehberlikten yoksundu.
Sızıntı yolu çok küçük olduğu için mesafe yalnızca 100 ila 300 nanometredir. Hoskins, "Memristörün boyutunu bu düzeyde küçültemezseniz, bazı önemli gelişmeler görmeye başlayamayacaksınız." Dedi.
değer
Ekip, şaşırtıcı bir şekilde, memistördeki direnç anahtarlamasıyla ilişkili akımın aktif anahtarlama malzemesinden değil, yukarıdaki metal katmandan geldiğini keşfetti. Hoskins şunları söyledi: "Memristor araştırmasındaki en önemli ders, sadece direnç anahtarına odaklanamayacağınız, anahtar noktasının kendisine odaklanmanız gerektiği, etrafındaki her şeye odaklanmanız gerektiğidir. Ekibin araştırması daha güçlü sezgiler üretir ve bu da fayda sağlar Memristörün tasarımı. "
Araştırma sonuçları, üyelerin daha verimli çalışmasına ve kaçak akımı en aza indirecek çözümler önermesine yardımcı olacaktır.
Anahtar kelime
Memristor, depolama teknolojisi, yarı iletken
Referans
[1] https://www.nist.gov/news-events/news/2018/01/thanks-memory-nist-takes-deep-look-memristors
2 Brian D. Hoskins, Gina C. Adam, Evgheni Strelcov, Nikolai Zhitenev, Andrei Kolmakov, Dmitri B. Strukov, Jabez J. McClelland. Dirençli anahtarlama TiO2'nin elektron ışını kaynaklı akımlarla durumsal karakterizasyonu . Nature Communications, 2017; 8 (1) DOI: 10.1038 / s41467-017-02116-9
Daha ileri teknolojiler ve yenilikçi ürünler için lütfen WeChat herkese açık hesabını takip edin: IntelligentThings veya yazarın kişisel WeChat ile iletişime geçin: JohnZh1984
