Magnon 기반 계산은 컴퓨팅 패러다임 전환의 신호일 수 있습니다.

Magnon 기반 계산은 컴퓨팅 패러다임 전환의 신호일 수 있습니다.

타임 스탬프 : 29 년 2023 월 10 일 오전 45시 XNUMX 분
소스 노드 : 2551308
29년 2023월 XNUMX일(나노 워크 뉴스) 전자 또는 포토닉스와 마찬가지로 마그노닉스는 속도, 장치 아키텍처 및 에너지 소비와 관련하여 정보 기술의 발전을 목표로 하는 엔지니어링 하위 분야입니다. 마그논은 스핀파라고 불리는 집단 여기를 통해 물질의 자화를 변경하는 데 필요한 특정 에너지 양에 해당합니다(위에서 시각화됨). 마그논은 자기장과 상호 작용하기 때문에 전자 흐름 없이 데이터를 인코딩하고 전송하는 데 사용할 수 있습니다. 이는 사용된 전도체의 가열(줄 가열이라고도 함)을 통한 에너지 손실을 수반합니다. 공과대학 LMGN(나노크기 자성재료 및 자기공학) 연구소장인 Dirk Grundler는 데이터 속도와 저장 수요가 급증함에 따라 에너지 손실이 전자공학의 심각한 장벽이 되고 있다고 설명합니다. Grundler는 “AI의 출현으로 컴퓨팅 기술의 사용이 너무 증가하여 에너지 소비가 AI의 발전을 위협하고 있습니다.”라고 말합니다. “가장 큰 문제는 프로세서와 메모리를 분리하는 전통적인 컴퓨팅 아키텍처입니다. 서로 다른 구성 요소 간 데이터 이동과 관련된 신호 변환으로 인해 계산 속도가 느려지고 에너지가 낭비됩니다.” 메모리 벽 또는 폰 노이만 병목 현상으로 알려진 이러한 비효율성으로 인해 연구자들은 빅 데이터 요구 사항을 더 효과적으로 지원할 수 있는 새로운 컴퓨팅 아키텍처를 찾고 있습니다. 그리고 이제 Grundler는 그의 연구실이 그러한 "성배"를 우연히 발견했을 수도 있다고 믿습니다. 표면에 나노자기 스트립이 있는 페리자성 절연체 이트륨 철 가넷(YIG)의 상업용 웨이퍼에 대한 다른 실험을 수행하는 동안 LMGN 박사 과정 학생인 Korbinian Baumgaertl은 영감을 받아 정밀하게 설계된 YIG 나노자석 장치를 개발했습니다. MicroNanoTechnology 센터의 지원으로 Baumgaertl은 무선 주파수 신호를 사용하여 특정 기가헤르츠 주파수에서 YIG의 스핀파를 자극할 수 있었고, 결정적으로 표면 나노자석의 자화를 반전시킬 수 있었습니다. “이 나노자석의 두 가지 가능한 방향은 자기 상태 0과 1을 나타내며, 이를 통해 디지털 정보를 인코딩하고 저장할 수 있습니다.”라고 Grundler는 설명합니다.
나노자기 스트립을 갖춘 페리자성 절연체 YIG(이트륨 철 가닛) 웨이퍼를 묘사한 실험 설정 © LMGN EPFL

인메모리 계산 경로

과학자들은 YIG 나노자석 장치를 통해 스핀파를 보내는 기존 벡터 네트워크 분석기를 사용하여 이러한 사실을 발견했습니다. 나노자석 반전은 스핀파가 특정 진폭에 도달할 때만 발생했으며, 그런 다음 데이터를 쓰고 읽는 데 사용될 수 있습니다. 나노자기 스트립이 있는 페리자성 절연체 YIG(이트륨 철 가닛) 웨이퍼를 묘사하는 실험 설정 나노자기 스트립이 있는 페리자성 절연체 YIG(이트륨 철 가닛) 웨이퍼를 묘사하는 실험 설정. (이미지: LMGN EPFL) "이제 우리는 데이터 처리에 사용하는 것과 동일한 파동을 사용하여 자기 나노 구조를 전환하여 동일한 시스템 내에서 비휘발성 자기 저장 장치도 가질 수 있음을 보여줄 수 있습니다"라고 Grundler는 설명합니다. ”는 추가적인 에너지 소모 없이 장기간에 걸쳐 데이터를 안정적으로 저장하는 것을 의미합니다. 동일한 장소에서 데이터를 처리하고 저장하는 능력은 프로세서와 메모리 스토리지의 에너지 비효율적인 분리를 종식시키고 인메모리(In-Memory)라는 것을 달성함으로써 현재 컴퓨팅 아키텍처 패러다임을 바꿀 수 있는 잠재력을 기술에 제공합니다. 계산.

곧 최적화될 예정

Baumgaertl과 Grundler는 저널에 획기적인 결과를 발표했습니다. 자연 통신 (“비휘발성 마그논 메모리를 가능하게 하는 페리자성 이트륨 철 가넷에서 마그논을 전파하여 나노자석을 반전시킵니다.”), LMGN 팀은 이미 접근 방식을 최적화하기 위해 노력하고 있습니다. Grundler는 "이제 우리는 스핀파가 나노자석을 상태 0에서 1로 전환하여 데이터를 기록한다는 것을 보여 주었으므로 이를 다시 전환하는 프로세스를 연구해야 합니다. 이를 토글 전환이라고 합니다."라고 Grundler는 말합니다. 그는 또한 이론적으로 마그노닉 접근 방식은 전자기 스펙트럼의 테라헤르츠 범위에서 데이터를 처리할 수 있다고 지적합니다(비교를 위해 현재 컴퓨터는 더 느린 기가헤르츠 범위에서 작동함). 그러나 여전히 이를 실험적으로 입증해야 합니다. “보다 지속 가능한 컴퓨팅을 위한 이 기술의 약속은 엄청납니다. 이 출판물을 통해 우리는 파동 기반 계산에 대한 관심을 강화하고 성장하는 마그노닉스 분야에 더 많은 젊은 연구자들을 끌어들이기를 희망합니다.”

타임 스탬프 :

더보기 나노 워크