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忆阻器的发展过程
HP 关于忆阻器的发现在 2008 年时发表于「自然」期刊,2009 年证明了 CrossLatch 的系统很容易就能堆栈,形成立体的内存。技术每个电线间的「开关」大约是 3nm x 3nm 大,开关切换的时间小于0.1ns,整体的运作速度已和 DRAM差不多, 但是开关次数还不如DRAM-- 还不足以取代 DRAM,但是靠着 1 cm² 100 gigabit(GB), 1cm³ 1 petabit(数据存储单位1PB=1000TB)(别忘了它是可以堆栈的)的惊人潜在容量,干掉闪存是绰绰有余的。
但是 Crossbar Latch 可不止用来储存数据而已。它的网格状设计,和每个交叉点间都有开关,意味着整组网格在某些程度上是可以逻辑化的。在原始的 Crossbar Latch 论文中就已经提到了如何用网格来模拟 AND、OR 和 NOT 三大逻辑闸,几个网格的组合甚至可以做出加法之类的运算。这为摆脱晶体管进到下一个世代开了一扇窗,很多人认为忆阻器电脑相对于晶体管的跃进,和晶体管相对于真空管的跃进是一样大的。另一方面,也有人在讨论电路自己实时调整自己的状态来符合运算需求的可能性。这点,再搭配上忆阻器的记忆能力,代表着运算电路和记忆电路将可同时共存,而且随需要调整。这已经完全超出了这一代电脑的设计逻辑,可以朝这条路发展下去的话,或许代表着新一代的智慧机器人的诞生。
忆阻器和 Crossbar Latch 的组合代表的是电脑科技的全新进展,或许能让我们再一次延续摩尔定律的生命,朝向被机器人统治的未来前进。
惠普实验室的研究人员认为RRAM就是Chua所说的忆阻器,其报道的基于TiO2的RRAM器件在2008年5月1日的《自然》期刊上发表。加州大学伯克利分校教授蔡少棠,1971年发表《忆阻器:下落不明的电路元件》论文,提供了忆阻器的原始理论架构,推测电路有天然的记忆能力,即使电力中断亦然。惠普实验室的论文则以《寻获下落不明的忆阻器》为标题,呼应前人的主张。蔡少棠接受电话访问时表示,当年他提出论文后,数十年来不曾继续钻研,所以当惠普实验室人员几个月前和他联系时,他吃了一惊。
RRAM可使手机将来使用数周或更久而不需充电;使个人电脑开机后立即启动;笔记型电脑在电池耗尽之后很久仍记忆上次使用的信息。忆阻器也将挑战掌上电子装置内普遍使用的闪存,因为它具有关闭电源后仍记忆数据的能力。RRAM将比今日的闪存更快记忆信息,消耗更少电力,占用更少空间。忆阻器跟人脑运作方式颇为类似,惠普说或许有天,电脑系统能利用忆阻器,像人类那样将某种模式(patterns)记忆与关联。
RRAM为制造非易失性存储设备、即开型PC、更高能效的计算机和类似人类大脑方式处理与联系信息的模拟式计算机等铺平了道路,未来甚至可能会通过大大提高晶体管所能达到的功能密度,对电子科学的发展历程产生重大影响。
研究人员表示,忆阻器器件的最有趣特征是它可以记忆流经它的电荷数量。蔡教授原先的想法是:忆阻器的电阻取决于多少电荷经过了这个器件。也就是说,让电荷以一个方向流过,电阻会增加;如果让电荷以反向流动,电阻就会减小。简单地说,这种器件在任一时刻的电阻是时间的函数―――或多少电荷向前或向后经过了它。这一简单想法的被证实,将对计算及计算机科学产生深远的影响。 比勒菲尔德大学托马斯博士及其同事在2012年就制作出了一种具有学习能力的忆阻器。2013年,安迪・托马斯利用这种忆阻器作为人工大脑的关键部件,他的研究结果将发表在《物理学学报D辑:应用物理学》杂志上。
安迪・托马斯解释说,因为忆阻器与突触的这种相似性,使其成为制造人工大脑――从而打造出新一代的电脑――的绝佳材料,“它使我们得以建造极为节能、耐用,同时能够自学的处理器。”托马斯的文章总结了自己的实验结果,并借鉴其他生物学和物理学研究的成果,首次阐述了这种仿神经系统的电脑如何将自然现象转化为技术系统,及其中应该遵循的几个原则。这些原则包括,忆阻器应像突触一样,“注意”到之前的电子脉冲;而且只有当刺激脉冲超过一定的量时,神经元才会做出反应,忆阻器也是如此。
忆阻器能够持续增高或减弱电阻。托马斯解释道:“这也是人工大脑进行学习和遗忘的过程中,忆阻器如何发挥作用的基础。”
蔡少棠是谁？有啥成就？
美国加州理工大学伯克利分校的物理学教授蔡少棠教授在三十年前根据对称性原理,准确地预言了第四元件--忆阻器的存在。所谓忆阻器,即是基本电路元件电阻,电感和电容这三种基本元件后的第四种。 忆阻器于去年被美国惠普公司的科学家发现。这个发现可以解释很多物理学和生物学上的未知现象。 其实,忆阻器存在于有机物中间,美国科学家已经证明单细胞和多细胞中均有忆阻器现象,可以推断的是,细胞单元的构成就是等效成忆阻器的构成。渔夫曾经断言,忆阻器的发现可以解释中医经络的存在。而最近美国科学家的工作似乎正在朝这个方向前进。已经从变形虫的模拟中看到基本生物体只需忆阻器的功能既可以生存。 渔夫经过思考认为,解释经络的存在可以利用忆阻器的原理,但渔夫尚不能解释气的运行,所以还有一个未知的东西在前面等着。等到把思考的结果整理后,可以写一篇相关的话题文章。 根据蔡少棠教授对物理学的贡献,渔夫以为给他一个诺贝尔奖也不算什么,要知道这可是彻底改变教科书的东西,就像当年牛顿发现第一定律一样(这可是蔡教授自己说的),让人对自然界的认识又调高了一个层次。 渔夫没有看到国内科研机构对此有任何反应,不知道是什么道理。但是在惠普公司的科学家团队中,有至少两个人是华裔的,因为他们都是中文名字。 渔夫估计要等到诺贝尔奖颁布后,大陆上一定会有一批人出来说自己也发现了忆阻器,就像当年超导现象一样,搞得闹剧一场。
cnn清华大学怎么了
在Nature上发表了文章。
根据美国《自然》杂志上发表文章介绍,清华大学微电子所等机构在Nature上发表文章,展示了他们完全基于硬件的卷积神经网络(CNN)实现。他们构建的基于忆阻器的五层CNN在MNIST手写数字识别任务中实现了96.19%的准确率,为大幅提升CNN效率提供了可行的解决方案。
清华大学的前身清华学堂始建于1911年,清华大学(TsinghuaUniversity),简称“清华”,位于北京市,是中华人民共和国教育部直属的全国重点大学。
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