Учёные предложили использовать мемристоры для повышения эффективности вычислений

Остаётся 5 минут до конца экзамена, но нужно решить ещё пару заданий. Вероятно, вы чувствуете, что голова полна хаоса. Нейробиологи называют такой режим работы мозга «гранью хаоса» и считают его довольно-таки полезным. Это состояние позволяет быстро и эффективно производить вычисления вне зависимости от их объёма.

Проблема заключается в том, что подобные хаотические вычисления сложно воспроизвести в электронике, потому что необходим элемент, который обладает двумя важными свойствами. Он должен иметь возможность действовать в режиме хаоса, как и когда необходимо исследователю, а также быть способным к масштабируемости, чтобы формировать системы различных размеров.

Мемристоры

Исследователи лаборатории HP продемонстрировали конфигурацию определённого типа мемристора, которая может обладать контролируемым хаосом. Мемристор (от memory — память, и resistor — электрическое сопротивление) — это пассивный элемент в микроэлектронике, способный изменять своё сопротивление в зависимости от протекавшего через него заряда, а также хранить данные в виде сопротивления тока, протекающего через него.

Более того, когда учёные имитировали схему, состоящую из нескольких подобных мемристоров и называемую нейронной сетью Хопфилда, она оказалась способной решить трудную задачу, состоящую из 1000 экземпляров проблемы коммивояжёра, с производительностью в 10 триллионов операций в секунду на 1 затраченный ватт энергии. Для сравнения, самый мощный суперкомпьютер на июнь 2017 года имеет производительность в 93 тысячи операций с плавающей точкой в секунду, при этом потребляя 15 мегаватт, что означает всего 6 миллиардов операций на 1 затраченный ватт.

Мемристор Мотта

Своё устройство учёные назвали «мемристор Мотта». Наиболее известным аналогом технологии применения мемристоров является резистивный тип RAM (ReRAM или RRAM). Мемристоры Мотта способны реагировать на изменения сопротивления при различных температурах. Состоит новый тип мемристора из 8-нанометрового слоя диоксида ниобия, заключённого между двумя 70-нанометровыми слоями нитрида титана.

Управляя подачей напряжения и тока, учёные смогли добиться перевода устройства в состояние, когда случайные тепловые колебания слоя диоксида ниобия усиливаются до такой степени, что способны влиять на способы реагирования самого мемристора. Как только учёные смогли охарактеризовать то, что делал мемристор и каким образом этого можно добиться повторно, они смоделировали цепь мемристоров для решения оптимизационной задачи коммивояжёра.

Подход к решению реальных задач

Решения подобной задачи имеют локальные и глобальные минимумы. При различных подходах решение может достигнуть локального минимума, так и не найдя правильного решения. Преимущество сети из мемристоров Мотта заключается в том, что хаотического поведения достаточно, чтобы вытолкнуть решение из «лунки» локального минимума для продолжения поиска глобального минимума.

Будущее проекта

Исследователи полагают, что подобные аналоговые вычислительные движки, основанные на мемристорах, в будущем будут встроены в процессоры для ускорения решения задач оптимизации. Однако перед этим моментом они должны выполнить ещё много дополнительных шагов. Среди первых — это исследование масштабируемости подобных систем, а также сравнение производительности с уже существующими аналогами.