text: 【新技术有助于解决人工智能的“存储瓶颈”】存储紧张、能耗巨大的大数据技术可能终于找到了相应的解决方案。
  近年来，计算方法呈现着以数据为中心的趋势，这一趋势为计算机的功率、存储和速度都提出了极大的要求。为此，美国西北大学和意大利墨西拿大学的电气工程师开发了一种新的磁性存储设备，该设备为应对大数据所带来的挑战提供了可能。
  该设备基于反铁磁（AFM）材料，是迄今为止研发出的同类设备中最小的，并能够以创纪录的低电流写入数据。
  领导这项研究的西北大学的Pedram Khalili表示：“大数据的兴起使云计算和边界设备上的人工智能（AI）的出现成为可能，并且它从根本上改变了计算、网络和数据存储行业。但是，现有的硬件无法支持以数据为中心的计算的快速增长。而我们的技术有可能解决这一挑战。”
  这项研究于2月10日发表在《自然电子》期刊上。
  Khalili是西北大学麦考密克工程学院电子和计算机工程副教授。他与墨西拿大学电气工程副教授Giovanni Finocchio共同领导了这项研究。它们的研究团队还包括麦考密克学院电气和计算机工程系教授Matthew Grayson。此外，该论文的合著第一作者还包括Khalili实验室的两个成员：Jiacheng Shi和Victor Lopez-Dominguez。
  从承诺到可能
  尽管人工智能有望改善社会的许多领域，包括医疗保健系统、交通和安全，但其只有在计算能力能够得到支持的情况下才能发挥其潜力。
  理想情况下，AI需要当今存储技术中所有的最佳部分：速度与静态随机存取内存（SRAM）一样快，且存储量与动态随机存取内存（DRAM）或闪存一样大。更重要的是，它还需要低功耗。
  Khalili说：“现有的存储技术无法满足所有这些需求。这导致了所谓的‘存储瓶颈’，严重限制了如今人工智能应用程序的性能和能耗技术的发展。”
  为了迎接这一挑战，Khalili和他的合作者们研究了AFM材料。在AFM材料中，由于一种叫做“自旋”的量子力学性质，电子的行为像微型磁铁一样，但因为自旋以反平行的方式排列，材料本身并不表现出宏观磁化。
  通常，存储设备需要电流来保存存储的数据。但是在AFM材料中，存储数据是通过其磁性有序自旋来完成的，因此不需要连续的电流。除这一优点外，数据还不会被外部磁场擦除。由于密集封装的设备不会与磁场相互作用，基于AFM的设备非常安全，并且易于被缩小到小尺寸。
  易于采用的技术
  由于其固有的快速、安全、低功耗的特点，AFM材料在过去的研究中得到了广泛的应用。但之前的研究人员在控制材料内部的磁性顺序时遇到了困难。
  Khalili和他的团队使用了反铁磁铂锰柱——一种以前没有研究过的几何结构。这种柱形结构直径只有800纳米，比早期基于AFM的存储设备小10倍。
  重要的是，通过这一结构所得到的设备与现有的半导体制造规范兼容，这意味着当前的制造公司可以很容易地采用新技术，而不必投资于新设备。
  Khalili说：“这使得AFM存储器成为一种高度规模化和高性能的磁性随机存取存储器（MRAM），它更接近于实际应用。这对工业界来说是一件大事，因为当今业界对于技术和材料的需求日益旺盛，通过扩大MRAM的规模和性能，并增加工业界在这项技术上的巨大投资的回报，从而能够将其应用于制造业。”
  Khalili的团队已经在进行将其转化为应用程序的下一步工作。
  Khalili说：“我们现在正在努力进一步缩小这些设备的尺寸，并改进读出它们磁性状态的方法。我们还在研究将数据写入AFM材料的更节能的方法，比如用电压代替电流，这是一项具有挑战性的任务，可能会进一步将能源效率提高一个数量级或更多。”