隨著科技的進步，各種計算機技術、網絡技術的飛速發(fā)展，計算機的發(fā)展已經進入了一個快速而又嶄新的時代，計算機已經從功能單一、體積較大發(fā)展到了功能復雜、體積微小、資源網絡化等。計算機的未來充滿了變數,性能的大幅度提高是不可置疑的，而實現(xiàn)性能的飛躍卻有多種途徑。不過性能的大幅提升并不是計算機發(fā)展的唯一路線，計算機的發(fā)展還應當變得越來越人性化，同時也要注重環(huán)保等等。計算機從出現(xiàn)至今，經歷了機器語言、程序語言、簡單操作系統(tǒng)和Linux、Macos、BSD、Windows等現(xiàn)代操作系統(tǒng)四代，運行速度也得到了極大的提升，第四代計算機的運算速度已經達到幾十億次每秒。計算機也由原來的僅供軍事科研使用發(fā)展到人人擁有，計算機強大的應用功能，產生了巨大的市場需要，未來計算機性能應向著微型化、網絡化、智能化和巨型化的方向發(fā)展。

大型自旋霍爾納米振蕩器(SHNO)陣列的同步，是實現(xiàn)超快非常規(guī)計算的一種有吸引力的方法。然而，與陣列接口、調整其單個振蕩器和提供內置存儲器單元仍然存在巨大的難題。

長期以來，研究一直致力于開發(fā)能夠像我們的大腦一樣高效工作的計算機。由哥德堡大學的研究人員領導的一項研究首次成功地將記憶功能與計算功能結合在同一組件中。這一發(fā)現(xiàn)為更高效的技術開辟了道路，從手機到自動駕駛汽車，應有盡有。

近年來，計算機已經能夠處理高級認知任務，例如語言和圖像識別或顯示超人的國際象棋技能，這在很大程度上要歸功于人工智能 (AI)。與此同時，人腦在有效執(zhí)行任務和節(jié)能方面的能力仍然無與倫比。

在其高電阻狀態(tài)下，憶阻器通過施加的電場調制 CoFeB/MgO 界面處的垂直磁各向異性。在其低電阻狀態(tài)下，憶阻器增加或減少 SHNO 驅動器的電流。電場和電流控制都會影響 SHNO 自振蕩模式和頻率，從而可以可逆地打開/關閉四個 SHNO 鏈中的相互同步。

該研究還證明了兩個單獨控制的憶阻器可用于將四 SHNO 鏈調整為不同的同步狀態(tài)。憶阻器門控是輸入、調整和存儲非常規(guī)計算模型的 SHNO 陣列狀態(tài)的有效方法。

“幾十年來，尋找類似于大腦節(jié)能過程的新計算方式一直是研究的主要目標。認知任務，如圖像和語音識別，需要強大的計算機能力，而移動應用程序，尤其是手機，無人機和衛(wèi)星，需要節(jié)能解決方案，”哥德堡大學應用自旋電子學教授 Johan ?kerman 說。

重要突破

?kerman 與 Tohoko 大學的一個研究團隊合作，領導了一項研究，該研究現(xiàn)已朝著實現(xiàn)這一目標邁出了重要一步。在這項現(xiàn)已發(fā)表在《自然材料》雜志上的研究中，研究人員首次成功地將兩種主要的高級計算工具聯(lián)系起來：振蕩器網絡和憶阻器。

?kerman 將振蕩器描述為可以執(zhí)行計算并且可與人類神經細胞相媲美的振蕩電路。憶阻器是可編程電阻器，也可以執(zhí)行計算并且具有集成存儲器。這使它們可以與存儲單元相媲美。將兩者結合起來是研究人員的一項重大進步。

“這是一個重要的突破，因為我們表明可以在同一個組件中結合記憶功能和計算功能。這些組件的工作方式更像是大腦的節(jié)能神經網絡，使它們成為未來的重要組成部分，更多類似大腦的計算機。”

啟用節(jié)能技術

據 Johan ?kerman 稱，這一發(fā)現(xiàn)將在許多領域實現(xiàn)更快、更易于使用且能耗更低的技術。他認為，研究團隊成功地以極小的占地面積生產了這些組件，這是一個巨大的優(yōu)勢：數百個組件適合一個相當于單個細菌的區(qū)域。這在移動電話等較小的應用程序中尤為重要。

“更節(jié)能的計算可能會導致手機的新功能。一個例子是像 Siri 或谷歌這樣的數字助理。今天，所有處理都由服務器完成，因為對于小尺寸的手機來說，計算需要太多的能量。如果計算可以在本地執(zhí)行，在實際的手機上，它們可以更快、更容易地完成，而無需連接到服務器?！?

他指出自動駕駛汽車和無人機是更節(jié)能的計算可以推動發(fā)展的其他例子。

“執(zhí)行認知計算的能源效率越高，應用就越多。這就是為什么我們的研究確實有潛力推動該領域的發(fā)展?！?