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忆阻器打破坚冰！下一代高性能计算机系统突破内存墙问题

来源于数码通 2023-10-09 21:03 摄影

在计算量和数据量越来越大的今天，计算和存储已经成为下一步科技发展将面临的两座大山。下一代高性能计算机系统必须突破存储墙问题。过去两者是分开开发的，然后通过下游产品进行交叉。但随着未来设备小型化、高集成化的趋势，两者已经开始融合。其中，存储与计算一体化技术得到发展。

从技术发展趋势来看，未来的场景如无人驾驶、人脸识别、智能机器人等，都将是存储与计算融合发展的机会技术。目前实现存储与计算融合的方式主要有两种。一种是基于SRAM或DRAM，其易失性且现有技术相对成熟。另一种是基于非易失性的新型存储设备或新材料构造。

为了提高效率，科研人员开发了各种加速组件，专用的深度学习处理器、GPU、TPU等相继出现在市场上。然而，随着这些场景下的模型越来越复杂，所需的能耗也越来越高。与当前的数字方法相比，为了实现人工智能在计算性能和能源效率方面的显着提高，有必要使用新的材料特性和集成技术来减少在数据内移动数据的需要处理电路。

在这种情况下，一种被称为第四种基本元件的忆阻器进入了智能时代的视野。根据相关资料，忆阻器是美国加州大学伯克利分校蔡绍堂教授根据电子学理论于1971年获得的。他预言，在电阻中，除了、电容和电感之外，还有电路的第四个基本元件，那就是忆阻器。

广义忆阻器的内涵非常丰富。目前研究者常用的忆阻器概念实际上是指广义忆阻器。阻变存储器(RRAM)、相变存储器和热敏电阻、气体放电灯、金属-绝缘体转变(MIT)存储器件、自旋电子存储器件、活体中的离子通道等都可以属于忆阻器的范畴。其中，RRAM是研究较多的一种数字忆阻器。

根据相关文献，忆阻器结构非常简单，总共只需要三层——两个发送和接收电信号的电极以及中间的一个“存储”层。从外观上看，忆阻器看起来像一个电阻器，因此具有高密度集成和低成本制造的巨大潜力。然而，与静态电阻不同的是，忆阻器中存储层的物理参数可以通过电刺激重新配置，形成记忆效应，物理参数（电阻）的变化可以用于存储的数据和处理。

基于这种架构，2008年，惠普公司的研究人员制成了第一个纳米忆阻器器件。市场认为，纳米忆阻器器件的出现有望实现非易失性随机存取存储器。自此，业界掀起了忆阻器的研究热潮。在随后的发展中，忆阻器在非易失性存储、逻辑运算、新型计算/存储融合架构计算以及新型神经形态计算等方面展现出了巨大的潜在应用前景。

忆阻器类似于生物体中的突触，可用于人工神经网络研究。它们被认为是硬件实现人工神经网络突触的最佳方式。另外，由于忆阻器的非线性特性，可以产生混沌电路，这也使得它在安全通信方面有很多应用。此外，由于忆阻器具有高集成密度、高读写速度、低功耗、多值计算潜力等优点，也被视为将推动存储与计算一体化发展的技术之一。未来。

然而，基于忆阻器集成存储和计算技术的发展仍然存在很大的挑战。在这种情况下，需要灵活的NPU硬件来适应各种网络。一个具有足够灵活性的端到端（设备级到系统级）NPU模拟器是非常有必要的。