一种名为“自旋忆阻器”的新型神经形态元件模仿人类大脑的节能运作,将AI应用程序的功耗降低到传统设备的1/100。TDK与法国研究机构CEA合作开发了这种“自旋忆阻器”,作为神经形态装置的基本元件。
现在很明显,利用大数据和AI的能源消耗将会激增,不可避免地导致大量数据的计算处理变得复杂。因此,TDK的目标是开发一种电子模拟人类大脑突触的设备:忆阻器。
这里需要注意的是,传统的内存元素将数据存储为0或1。另一方面,自旋忆阻器可以像大脑一样以模拟形式存储数据。这使得它能够以超低的功耗执行复杂的计算。
虽然用于神经形态器件的忆阻器已经存在,但它们面临着严峻的挑战,包括电阻随时间的变化,控制数据精确写入的困难,以及确保数据保留的控制需求。TDK的自旋忆阻器克服了这些问题,并提供了对环境影响和长期数据存储的免疫能力,同时通过减少泄漏电流降低了功耗。
实际应用
在与CEA共同开发自旋忆阻器之后,TDK正在与Tohoku大学创新集成电子系统中心合作,为该设备创造实际应用。虽然TDK和CEA之间的合作表明,自旋忆阻器可以作为神经形态器件的基本元素,但制造它们需要集成半导体和自旋电子制造工艺。
自旋电子学是一种既利用电荷又利用电子自旋的技术,或者只利用自旋元件。TDK的AI半导体开发项目将与Tohoku大学合作,致力于将忆阻器与自旋电子学技术融合在一起。
值得注意的是,半导体和自旋电子制造工艺之间的集成已经在类似的产品中完成:MRAM。TDK之所以选择Tohoku大学作为合作伙伴,主要是因为Tohoku大学是MRAM研究和开发的领先学术机构。
原文链接:
https://www.edn.com/spin-memristor-mimics-brain-for-energy-efficiency-in-ai/
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