通过结合计算和内存来消除计算机错误

设备将内存和处理结合在一起，有助于最大限度地减少错误，并避免由于大量数据而增加的能源需求。人类对计算机和电子产品的依赖在发达国家已经无处不在，而且只会增长。计算的核心是晶体管逻辑门，它将信号转换为表示“ON”和“OFF”状态的二进制数流（1 和 0）。

目前，这种被称为冯诺依曼架构的系统是电子学中使用的传统数据处理平台。它由两个组件组成来处理数据;一个用于使用逻辑门进行计算，另一个用于内存。晶体管的组合获得所需的结果，这些结果被传输到存储器中。

随着计算机处理的数据量的增加，在这两个独立组件之间传输数据成为一个重大负担，导致相当大的延迟并导致高能耗水平 - 这个问题被称为“冯诺依曼瓶颈”。

这意味着冯诺依曼架构在海量数据处理方面变得越来越低效，尤其是在物联网（IoT）的情况下。

虽然许多研究都集中在缩小晶体管的尺寸上，以便它们消耗更少的能量，但研究人员必须应对此类系统的最小尺寸限制。然而，还有另一种方法可以解决这个问题，将计算和内存结合起来，几乎完全消除数据传输。

将内存和处理结合在一起

发表在Advanced Intelligent Systems上的一篇新论文详细介绍了首尔国立大学材料科学与工程系教授Cheol Seong Hwang领导的研究，该研究建议将计算和内存统一在一个“通用忆阻模块”中，最终可以执行内存计算。

“冯诺依曼架构问题的解决方案是找到一种可以将计算和内存组件组合成统一设备的新设备，”论文合著者，首尔国立大学博士Taegyun Park说。“研究人员发现了一种设备，可以通过施加电压在低电阻（'1'）和高电阻（'0'）之间改变其电阻状态，称为忆阻器。由于忆阻器的电阻，其状态在计算后保持不变，因此可以用作统一器件。

Park解释说，忆阻器的电阻开关可以被认为类似于打开和关闭水龙头或水龙头。水龙头中的水流可以被认为是流向忆阻器的电流。处于高电阻状态的忆阻器相当于水龙头被“关闭”——水流具有高电阻性并被阻止。

当忆阻器处于低电阻状态时，它就像一个打开的水龙头，让水很容易流动。在纸面上听起来不错，但忆阻器也有问题。

克服忆阻器的问题

“不幸的是，打开和关闭水龙头，忆阻器的电阻开关，具有不可避免的变化，这意味着忆阻器中部分打开和部分关闭状态是可能的，”Park补充说，并解释说这可能会导致可靠性问题和实际计算应用中的错误。“为了克服可靠性问题，检测计算中的错误情况是必要的。

该团队通过创建用于错误检测和纠正的节能设备，解决了当向逻辑门施加的电压不足导致更高的错误概率时发生的错误处理限制，需要额外的能量计算来纠正错误。

该器件将五个忆阻器组合到一个模块中，可以在计算过程中检测不同的错误情况，并在四个操作步骤中纠正错误。

“我们已经证明，通过将模块连接到基于忆阻器的逻辑门，错误率可以降至几乎为零，同时降低开销成本，”Park继续说道。“该模块可以在计算过程中检测和纠正不同的错误情况，能耗比最先进的替代模块低四倍。”

Park说，通过使用可以同时检测和纠正错误的算法，可以将设备的能耗降至最低。他补充说，目前，该模块可以在单个基于忆阻器的逻辑门中检测错误情况，但更广泛的计算系统需要多个逻辑门。当引入多个逻辑门时，可能会累积轻微的开关变化，团队仍然需要在考虑这种误差累积的同时测试其器件。

“下一个目标是开发通用忆阻模块，可以在更广泛的系统中与其他技术一起使用，以降低错误率，”Park总结道。