نحن نطلب من أجهزة الكمبيوتر معالجة كميات متزايدة من البيانات لتسريع اكتشاف الأدوية، وتحسين التنبؤات بالطقس والمناخ، وتدريب الذكاء الاصطناعي، وغير ذلك الكثير. ولتلبية هذا الطلب، نحتاج إلى ذاكرة كمبيوتر أسرع وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة من أي وقت مضى. ولتحقيق هذه الغاية، طور الباحثون في جامعة ستانفورد نوعًا جديدًا من ذاكرة تغيير الطور التي يمكن أن تساعد أجهزة الكمبيوتر على معالجة كميات كبيرة من البيانات بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
الابتكار في تكنولوجيا الذاكرة
أثبت باحثون من جامعة ستانفورد أن مادة جديدة يمكن أن تصنع ذاكرة تغيير الطور، والتي تعتمد على التبديل بين حالات المقاومة العالية والمنخفضة لإنشاء أرقام الآحاد والأصفار لبيانات الكمبيوتر، وهو خيار محسن للذكاء الاصطناعي المستقبلي والأنظمة التي تركز على البيانات. في الآونة الأخيرة، قامت مجلة Nature Communications بتفصيل التكنولوجيا القابلة للتطوير، وهي سريعة ومنخفضة الطاقة ومستقرة وطويلة الأمد، ويمكن تصنيعها في درجات حرارة متوافقة مع التصنيع التجاري.
قال إريك بوب، أستاذ الهندسة الكهربائية والأستاذ المتميز في علوم وهندسة المواد في جامعة ستانفورد: "نحن لا نقوم فقط بتحسين مقياس واحد مثل القدرة على التحمل أو السرعة، ولكننا نعمل على تحسين مقاييس متعددة في نفس الوقت". "هذا هو الشيء الأكثر واقعية وصديقًا للصناعة الذي قمنا ببنائه على الإطلاق في هذا المجال. أحب أن أفكر فيه كخطوة نحو الذاكرة العالمية."
تحسين كفاءة الحوسبة
تقوم أجهزة الكمبيوتر اليوم بتخزين البيانات ومعالجتها في مواقع مختلفة. الذاكرة المتطايرة (سريعة، ولكنها تختفي عند إيقاف تشغيل الكمبيوتر) هي المسؤولة عن معالجة البيانات، في حين أن الذاكرة غير المتطايرة (ليست سريعة، ولكن يمكنها الاحتفاظ بالمعلومات دون إدخال ثابت للطاقة) مسؤولة عن تخزين البيانات على المدى الطويل. يؤدي نقل المعلومات بين هذين الموقعين إلى إنشاء اختناق عندما ينتظر المعالج استرداد كميات كبيرة من البيانات.
قال Xiangjin Wu، المؤلف الأول المشارك للورقة البحثية ومرشح الدكتوراه تحت إشراف بوب وفيليب وونغ، أستاذ Willard R. وInez Kerr Bell في كلية الهندسة: "إن إغلاق البيانات ذهابًا وإيابًا يستهلك الكثير من الطاقة، خاصة في أعباء عمل الحوسبة اليوم. مع هذا النوع من الذاكرة، نأمل أن نجمع الذاكرة والمعالجة معًا بشكل أوثق، وندمجهما في النهاية في جهاز واحد، وبالتالي تقليل استهلاك الطاقة والوقت."
هناك العديد من العقبات التقنية التي تحول دون تحقيق ذاكرة فعالة ومجدية تجاريًا للأغراض العامة يمكنها إجراء تخزين طويل المدى ومعالجة سريعة ومنخفضة الطاقة دون التضحية بمقاييس أخرى، لكن ذاكرة تغيير الطور الجديدة التي طورها مختبر بوب هي الأقرب التي توصل إليها أي شخص حتى الآن بهذه التكنولوجيا. ويأمل الباحثون أن يلهموا المزيد من التطوير واعتماد هذه الذاكرة العالمية.
وعد سبائك GST467
تعتمد الذاكرة على GST467، وهي سبيكة مكونة من أربعة أجزاء من الجرمانيوم، وستة أجزاء من الأنتيمون، وسبعة أجزاء من التيلوريوم، تم تطويرها من قبل متعاونين في جامعة ميريلاند. وجد بوب وزملاؤه طريقة لوضع هذه السبيكة بين عدة مواد أخرى بسماكة نانومتر في شبكة فائقة، وهي بنية متعددة الطبقات كانوا قد استخدموها سابقًا لتحقيق تأثير جيد في الذاكرة غير المتطايرة.
وقال آسر انتصار خان، الذي حصل على درجة الدكتوراه في مختبر بوب والمؤلف الأول المشارك في الورقة: "إن التركيبة الفريدة لـGST467 تجعلها تتحول بسرعة استثنائية". "إن دمجها في البنية الشبكية الفائقة لجهاز على نطاق النانو يسمح بتبديل الطاقة المنخفض، ويمنحنا متانة جيدة، واستقرارًا جيدًا للغاية، ويجعلها غير متطايرة - يمكنها الحفاظ على حالتها لمدة 10 سنوات أو أكثر."
وضع معايير جديدة
اجتازت الشبكة الفائقة GST467 العديد من الاختبارات المعيارية المهمة. يمكن لذاكرة تغير الطور أن تنجرف في بعض الأحيان مع مرور الوقت، مع تحول قيم 1 و0 ببطء، لكن اختباراتهم أظهرت أن الذاكرة مستقرة للغاية. كما أنه يعمل بجهد أقل من 1 فولت (وهو هدف التكنولوجيا منخفضة الطاقة) وهو أسرع بكثير من محركات أقراص SSD العادية.
وقال بوب: "قد تكون عدة أنواع أخرى من الذاكرة غير المتطايرة أسرع، لكنها تعمل بجهد أعلى وتستهلك المزيد من الطاقة". "تتطلب كل تقنيات الحوسبة هذه مقايضة بين السرعة واستهلاك الطاقة. وحقيقة أننا نستطيع التبديل بعشرات النانو ثانية عند جهد أقل من فولت واحد أمر مهم للغاية."
يمكن للشبكات الفائقة أيضًا استيعاب أعداد كبيرة من خلايا الذاكرة في مساحة صغيرة. وقلل الباحثون قطر خلايا الذاكرة إلى 40 نانومتر، أي أقل من نصف حجم فيروس كورونا. هذا النهج ممكن لأن الشبكة الفائقة مصنوعة في درجات حرارة منخفضة وتستخدم تقنيات تصنيع متقدمة. درجة حرارة التصنيع أقل بكثير من المطلوب. يناقش الباحثون تكديس الذكريات في آلاف الطبقات لزيادة كثافتها. يمكن لهذه الذاكرة تمكين الطبقات ثلاثية الأبعاد في المستقبل.
المصدر المجمع: ScitechDaily