Svojim računalima dajemo zadatke da obrađuju sve veće količine podataka kako bismo ubrzali otkrivanje lijekova, poboljšali vremenska i klimatska predviđanja, trenirali umjetnu inteligenciju i još mnogo toga. Da bismo zadovoljili ovu potražnju, treba nam brža, energetski učinkovitija računalna memorija. Istraživači sa Stanforda pokazali su da bi novi materijal mogao memoriju s promjenom faza – koja se oslanja na prebacivanje između stanja visokog i niskog otpora za stvaranje jedinica i nula računalnih podataka – učiniti boljom opcijom za buduće AI i podatkovne sustave. 

Skalabilna tehnologija

Njihova skalabilna tehnologija, opisana u časopisu Nature Communications, troši malo energije, brza je, stabilna, dugotrajna i prilagođena proizvodnji na veliko. "Ne poboljšavamo samo jednu metriku, poput izdržljivosti ili brzine nego nekoliko metrika istovremeno", objašnjavaju istraživači najavljujući iskorak prema onome što oni nazivaju "univerzalnom memorijom". 

Današnja računala pohranjuju i obrađuju podatke na odvojenim mjestima. Obradom upravlja nestalna memorija (volatile memory) koja je brza, ali gubi sve pohranjene podatke čim se računalo isključi. Za dugoročnu pohranu podataka brine trajna memorija koja nije tako brza, ali zato može čuvati informacije bez stalnog unosa energije. Prebacivanje informacija između ova dva mjesta može uzrokovati uska grla dok procesor čeka velike količine podataka.

Brža trajna memorija

"Potrebno je puno energije za prebacivanje podataka, posebno s današnjim računalnim radnim opterećenjem", objašnjavaju istraživači koji se nadaju da će s novom vrstom memorije objediniti pohranu i obradu podataka i tako uštedjeti na energiji i vremenu.

Postoje mnoge tehničke prepreke za postizanje učinkovite, komercijalno održive univerzalne memorije sposobne i za dugotrajnu pohranu i brzu obradu s niskom potrošnjom energije bez žrtvovanja drugih metrika, ali nova memorija s promjenom faze najbliža je tom cilju. Istraživači se nadaju da će njihovo rješenje potaknuti daljnji razvoj buduće univerzalne memorije.

Prednosti legure GST467

Memorija se oslanja na GST467, leguru od četiri dijela germanija, šest dijelova antimona i sedam dijelova telura, razvijenu na Sveučilištu Maryland. Na Stanfordu su otkrili način na koji će leguru spojiti između nekoliko drugih nanometarski tankih materijala u superrešetki, slojevitoj strukturi koju su prije koristili za postizanje dobrih rezultata postojane memorije.

Jedinstveni sastav GST467 omogućava posebno veliku brzinu prebacivanja. Istina, neke druge vrste trajnih memorija možda rade malo brže, ali to čine na višem naponu ili većoj snazi. Integracija GST467 unutar strukture superrešetke jamči nisku energiju prebacivanja, dobru izdržljivost i vrlo dobru stabilnost; ovaj materijal može zadržati svoje stanje i više od 10 godina. Uz to, GST467 radi na manje od 1 volta i znatno je brži od tipičnog solid-state pogona.

Slaganje memorije

Superrešetka također pakira dobru količinu memorijskih ćelija u malom prostoru. Istraživači su smanjili memorijske stanice na 40 nanometara u promjeru, što je manje od polovice veličine koronavirusa. To nije toliko gusto koliko bi moglo biti pa na Stanfordu istražuju načine kako to kompenzirati slaganjem memorije u okomite slojeve, što je moguće zahvaljujući niskoj temperaturi izrade superrešetke i tehnikama izrade.

"Temperatura izrade znatno je ispod potrebne", kažu istraživači. "Priča se o slaganju memorije u tisuće slojeva kako bi se povećala gustoća, a ova vrsta memorije može omogućiti takvu 3D slojevitost."