Інтелектуальний симулятор моделі, який відображає складні явища мемристорної пам’яті

Технологія пам'яті Memristor має намір здійснити революцію в роботі комп'ютерів у всьому світі, оскільки її рекламують як одного з найперспективніших кандидатів, що використовується для обчислювальних технологій наступного покоління. Ця технологія привертає багато уваги до заміни спалаху завдяки своїм реалізаціям у високоефективних обчисленнях в пам'яті, машинному навчанні та нейроморфних обчисленнях. Реалізація моделі для точного прогнозування явищ мемристорної технології пам'яті є надзвичайно важливою, оскільки це дозволить інженерам розробляти системи з більш ефективною поведінкою для створення дешевшої та швидшої пам'яті.

В даний час повідомляється про широкий спектр експериментальних та модельних досліджень для розуміння процесу транспорту, який відбувається, коли струм проходить через пристрій. Кілька важливих характеристик, таких як прикладена напруга, електричне поле, константи матеріалу тощо, застосовуються в модельних тренажерах для прогнозування цього процесу. Транспортний процес може бути проаналізований за допомогою різних моделей за допомогою інструментів моделювання та передових технологій спостереження.

Спільна організація, очолювана Сінгапуром, успішно створила симулятор, що використовує як електронні, так і теплові компоненти, для створення "транспортного зразка". Потім команда використала цю гібридну платформу для відображення давнього виклику в галузі технологій пам'яті: транспортного процесу за багатьох умов.

Автор-кореспондент, доцент Дезмонд Локе з SUTD, сказав: "Те, що ми зробили, це взяти два різні компоненти моделі, мемристорну модель, які демонструють різну поведінку один від одного. Коли їх скласти, можна створити транспортний шаблон це в 700 разів точніше, ніж традиційні моделі ".

Завдяки джоулевому нагріванню потенційна температура пристрою зростає і дають зміни в електронних властивостях, таких як рухливість електронів і глибина пасток. Ці варіації впливають на аналіз та прогнозування транспортної поведінки мемристорної пам'яті. Розглядаючи моделі транспортної поведінки та припущення, пов'язані з рухливістю електронів та глибиною захоплення, можна точно передбачити транспортну поведінку клітин пам'яті мемристора. Крім того, багата поведінка транспорту та перемикання може бути повністю врахована описом характеристик пристрою, отриманих за допомогою абсолютно нового набору загальних параметрів обмеження струму.

Facebook Comments