密歇根大学的研究人员在芯片上配置了忆阻器，以提高性能并降低能耗。
术语“忆阻器”是“存储器”和“电阻器”的堵塞。存储器被编程为将信息存储为电阻电平，这允许存储器和处理在同一设备中中国机械网okmao.com。这反过来又减少了在存储器与处理器分离的传统计算机中发生的数据传输延迟。
“半导体行业通过提高设备速度来提高性能。虽然处理器和存储器非常快，但它们不能高效，因为它们必须等待数据进出，“电子和计算机工程的UM教授和忆阻器创业公司Crossbar Inc.的联合创始人Wei Lu说道。 在一份声明中。
忆阻器不是在1或0中处理，而是在连续体上使用阻力。神经形态计算应用可以利用忆阻器的模拟特性，但普通的计算机数值计算不能，因为通过nemristor设备的电流不够精确。
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因此，Lu和他的团队将当前的特定位值定义为0或1，然后将大数学问题映射到更小的块中，它们称为内存处理单元。他们相信这些单位可用于机器学习和人工智能，以及天气预报中使用的模拟。
Lu说，乘法和加法可以一步完成，而不是手动相乘然后求和，就像在典型的处理器中一样。这是可能的，因为忆阻器被设置为表示行和列中的数字，沿着行具有电压脉冲。每列末尾测量的电流都有答案。
为了展示他们的工作，该团队使用等离子体反应器中使用的偏微分方程，类似于用于集成电路制造的方程。方程式在32 x 32忆阻器阵列上进行了测试。
在未来的计算系统中，可能有许多阵列，可以将能耗降低100倍。利用这种能效潜力，忆阻器阵列可以用于智能手机等小型设备。这可能导致人工智能处理 - 就像语音助手的命令 - 就在智能手机上，而不是要求在云中完成处理。
研究人员在Nature Electronics上发表了他们的着作。