Affamato di memoria, I big data che consumano energia potrebbero finalmente aver incontrato la loro corrispondenza.

Gli ingegneri elettrici della Northwestern University e dell'Università di Messina in Italia hanno sviluppato un nuovo dispositivo di memoria magnetica che potrebbe potenzialmente supportare l'ondata di calcolo incentrato sui dati, che richiede una potenza sempre maggiore, archiviazione e velocità.

Basato su materiali antiferromagnetici (AFM), il dispositivo è il più piccolo del suo genere mai dimostrato e funziona con una corrente elettrica record per scrivere i dati.

"L'ascesa dei big data ha consentito l'emergere dell'intelligenza artificiale (AI) nel cloud e sui dispositivi edge e sta trasformando radicalmente l'informatica, industrie di rete e archiviazione dati, " ha detto Pedram Khalili della Northwestern, che ha condotto la ricerca. "Però, l'hardware esistente non può sostenere la rapida crescita dell'informatica incentrata sui dati. La nostra tecnologia potrebbe potenzialmente risolvere questa sfida".

La ricerca sarà pubblicata il 10 febbraio sulla rivista Elettronica della natura .

Khalili è professore associato di ingegneria elettrica e informatica presso la McCormick School of Engineering della Northwestern. Ha co-condotto lo studio con Giovanni Finocchio, professore associato di ingegneria elettrica presso l'Università di Messina. Il team includeva anche Matthew Grayson, un professore di ingegneria elettrica e informatica alla McCormick. Jiacheng Shi e Victor Lopez-Dominguez, che sono entrambi membri del laboratorio di Khalili, servito come co-primi autori del documento.

Da promessa a probabile

Sebbene l'IA offra la promessa di migliorare molte aree della società, compresi i sistemi sanitari, trasporto e sicurezza, può soddisfare il suo potenziale solo se l'informatica può supportarlo.

Idealmente, L'intelligenza artificiale ha bisogno di tutte le parti migliori delle odierne tecnologie di memoria:qualcosa di più veloce della memoria statica ad accesso casuale (SRAM) e con una capacità di archiviazione simile alla memoria dinamica ad accesso casuale (DRAM) o Flash. Oltre a ciò, ha anche bisogno di una bassa dissipazione di potenza.

"Non esiste una tecnologia di memoria esistente che soddisfi tutte queste esigenze, "Ha detto Khalili. "Ciò ha portato a un cosiddetto 'collo di bottiglia della memoria' che limita fortemente le prestazioni e il consumo energetico delle applicazioni di intelligenza artificiale di oggi".

Per vincere questa sfida, Khalili e i suoi collaboratori si sono rivolti ai materiali dell'AFM. Nei materiali AFM, gli elettroni si comportano come minuscoli magneti a causa di una proprietà meccanica quantistica chiamata "spin, " ma il materiale stesso non mostra una magnetizzazione macroscopica perché gli spin sono allineati in modo antiparallelo.

Tipicamente, i dispositivi di memoria richiedono una corrente elettrica per conservare i dati memorizzati. Ma nei materiali AFM, sono gli spin ordinati magneticamente che svolgono questo compito, quindi non è necessaria una corrente elettrica applicata continuamente. Come bonus aggiuntivo, i dati non possono essere cancellati da campi magnetici esterni. Poiché i dispositivi densamente imballati non interagiscono con i campi magnetici, I dispositivi basati su AFM sono molto sicuri e facili da ridimensionare fino a piccole dimensioni.

Tecnologia facilmente adottabile

Poiché sono intrinsecamente veloci e sicuri e utilizzano una potenza inferiore, I materiali AFM sono stati esplorati in studi precedenti. Ma i ricercatori precedenti hanno avuto difficoltà a controllare l'ordine magnetico all'interno dei materiali.

Khalili e il suo team hanno utilizzato pilastri di platino manganese antiferromagnetico, una geometria non precedentemente esplorata. Con un diametro di soli 800 nanometri, questi pilastri sono 10 volte più piccoli dei precedenti dispositivi di memoria basati su AFM.

È importante sottolineare che il dispositivo risultante è compatibile con le pratiche di produzione dei semiconduttori esistenti, il che significa che le attuali aziende manifatturiere potrebbero facilmente adottare la nuova tecnologia senza dover investire in nuove attrezzature.

"Questo porta la memoria AFM, e quindi la memoria magnetica ad accesso casuale (MRAM) altamente scalata e ad alte prestazioni, molto più vicina alle applicazioni pratiche, " Ha detto Khalili. "Questo è un grosso problema per l'industria in quanto oggi c'è una forte domanda di tecnologie e materiali per estendere la scalabilità e le prestazioni della MRAM e aumentare il ritorno sull'enorme investimento che l'industria ha già fatto in questa tecnologia per portarla alla produzione."

Il team di Khalili sta già lavorando ai prossimi passi verso questa traduzione in applicazioni.

"Stiamo lavorando per ridimensionare ulteriormente questi dispositivi e per migliorare i metodi per leggere il loro stato magnetico, " Ha detto Khalili. "Stiamo anche esaminando modi ancora più efficienti dal punto di vista energetico per scrivere i dati nei materiali AFM, come sostituire la corrente elettrica con una tensione elettrica, un compito impegnativo che potrebbe aumentare ulteriormente l'efficienza energetica di un altro ordine di grandezza o più".