新型磁存储器件有望解决AI“内存瓶颈”

美国和意大利的研究人员10日在《自然电子》杂志上报道，他们已经开发出一种基于反铁磁材料的新型磁记忆装置，这种装置体积小、能耗低，有可能有助于解决当前人工智能发展中遇到的“记忆瓶颈”。

人工智能技术的快速发展有望改善医疗、交通等许多领域，但其巨大的潜力应该建立在足够的计算能力基础上。随着人工智能数据集变得越来越大，计算机需要更强大的内存支持。理想情况下，支持人工智能的存储设备不仅应该具有与静态随机存取存储器相同的速度，还应该具有与动态随机存取存储器或闪存相似的存储容量，更重要的是，它应该消耗更少的能量。然而，没有存储技术来满足所有这些要求，这导致了所谓的“内存瓶颈”，并严重限制了当前人工智能的性能和应用。

为此，美国西北大学和意大利墨西拿大学的研究人员合作瞄准反铁磁材料。反铁磁材料依靠磁有序自旋来完成数据存储，存储的数据不能被外部磁场擦除。由于其快速、安全、低能耗，被认为是一种潜在的存储器件材料，如何控制材料的内部磁序成为目前研究的难点。

在新的研究中，该团队使用了柱状反铁磁材料，这是一种科学家以前从未探索过的几何形状。研究表明，生长在重金属层上的直径低至800纳米的反铁磁铂锰(PtMn)柱在通过极低电流后可以在不同的磁状态之间可逆地转换。通过改变写电流的幅度，可以实现多级存储特性。

研究人员指出，基于反铁磁铂锰柱的存储器件仅是现有反铁磁材料存储器件的1/10，更重要的是，新器件的制造方法与现有半导*造规范兼容，这意味着存储器件制造商无需购买新设备即可轻松采用新技术。

研究人员指出，这种新型磁存储器件非常小，能耗非常低，有望使反铁磁存储进入实际应用，有助于解决人工智能的“存储瓶颈”问题。目前，他们正试图找到进一步减小设备尺寸和提高数据写入能耗的方法，以便尽快将新技术投入实际应用。