Новая технология сделает мемристоры массовыми
Logo
Cover

Американские исследователи разработали новый способ компоновки мемристоров, который открывает дорогу к их широкому использованию. Это существенно уменьшит энергопотребление, повысит производительность и позволит создать более эффективные суперкомпьютеры.

Мемристоры — одна из самых перспективных областей современной электроники. В отличие от обычных компьютерных чипов, в которых память отделена от процессора, мемристоры позволяют хранить и обрабатывать данные на одном устройстве.

В отличие от стандартных устройств, использующих двоичные биты, сопротивление мемристоров может быть градиентным. Это свойство позволяет использовать их для имитации работы мозга, но не очень хорошо подходит для обычных вычислений. Команда исследователей из Мичиганского университета смогла решить эту проблему, разработав способ оцифровки выходных значений мемристоров.

Они также придумали, как повысить эффективность и гибкость систем на мемристорах. Эти идеи были воплощены в так называемых «модулях обработки памяти».

Компьютеры с такими блоками особенно хорошо подходят для решения задач, которые основаны на матричных операциях, — к ним относится, например, прогнозирование погоды. Математические матрицы можно непосредственно отображать на сетке мемристоров. Такая система гораздо эффективнее, чем обычные процессоры, поскольку для каждого вычисления требуется только один шаг.

Возможности системы проверили, решив с ее помощью уравнение с частными производными. Такие уравнения сложны и распространены — к ним сводятся многие научные и технические проблемы. Тестовый массив мемристоров успешно справился с этой задачей.

Исследователи надеются, что их разработка позволит создавать эффективные суперкомпьютеры, устранив «узкое место» между памятью и процессором.

Новые технологии вызывают к жизни необычные решения в электронике. Например, исследователи из США предложили заменить электронные сигналы в нейросетях световыми импульсами. В отличие от полупроводниковой, оптическая нейросеть не подвержена влиянию помех и может намного точнее имитировать работу мозга. Первые тесты уже доказали работоспособность такого подхода.