用于边缘计算的聚合物纳米存储器

28-04-2021 |  |  By 利亚姆克里奇

数据在现代世界周围全部。无论是来自我们城市内的基本流程(如交通管制),医疗服务,工业流程或持续监测,数据的使用都在继续增长 - 并且可能会进一步增长,因为我们走向更具数据驱动的社会。事情(物联网),人工智能(AI)和大数据都对此数据繁荣负责,现在每个人都对周围有责任(平均)5岁的数据。

这种大量数据的集合通常涉及要在传感器终端上收集的许多模拟信号,并上传到云服务器,其中可以从数据中心远程存储和处理大量数据。尽管该存储过程是从改进的数据存储,生产力和信息安全视角方面至关重要的,但冗余和无效数据传输到云通常会导致浪费计算资源和大量的功耗来补偿。

鉴于许多云系统的能量浪费,能源饥饿被视为最严重的行业挑战之一。一系列表现为低功率边缘计算选项的新设备 - 可能成为云计算技术的良好补充。总的来说,低功耗边缘计算技术可以在将其存储到云之前处理和预先屏蔽实时数据,这可以通过仅处理有效数据信号来帮助节省能量。据认为,忆故者可以在这些技术中发挥关键作用。

需要忆失

由于几种原因,忆内被视为低功率边缘计算系统的重要组成部分。它们已被用于一系列电阻存储器(RERAM)设备。存储器是限制和调节电路中电流的流量的组件。然而,存储器和其他电阻器之间的一个关键区分器是忆阻器记住流过它的电流。忆阻器的另一个关键特征是它们是一个非易失性的组件,以保持其存储器而无需电力。

存储器对低功率边缘计算应用有几个好处。首先,它们是CMOS兼容,旨在互动和集成现有技术架构。此外,它们具有快速切换速度,低功率电位和高密度信息存储的可能性。 

边缘计算应用的另一个关键方面是可以重新配置非易失性电阻。除了两个终端结构和3D积分功能外,它可以使映射器阵列能够执行大规模的内存计算任务。这些功能可以消除计算机系统中央处理单元和内存架构之间的频繁移动,从而降低数据密集型工作负载的能耗。

聚合物纳米忆料

虽然许多存储器已经设计用于不同的应用,但是纳米大小的聚合物被视为低功率柔性边缘计算应用中的忆阻矩阵的合适材料候选者。

在聚合物函数器件内发生了几种功能机制。这些是电荷捕获和去捕获,电荷转移,电化学氧化还原反应,构象重新配置,离子迁移和局部电阻切换机构。这些机制倾向于来自聚合物基质内的导电区域(通常导电丝和富缺陷区域),其中这些电现象倾向于在局部电场下产生更容易。

然而,在许多聚合物基质中,导电元件(和缺陷)倾向于随机分布。有一个驱动器向下将聚合物忆阻器缩放到纳米级以集成到更多(更小的)设备中。但是,目前缩放过程中的固有问题是一个固有问题。

当试图向纳米级缩小元件时,聚合物内的导电区域的不均匀性可导致具有众所周置不同的功能的装置。这范围从显示完全不同的电子行为的设备,到没有任何电阻切换能力的设备。 

因此,对由聚合物制成的纳米存储器有很多兴趣和潜力,但许多人目前对现代计算的需求不够可靠。然而,现代化的化学品解决方案提供了微调不同聚合物(及其单体构件块)的几何形状和电子结构的可能性。

用于Edge Computing的新忘记

新的2D共轭聚合物纳米膜具有 出现,利用不同的化学操纵方法可用。它是一种聚合物共轭策略。创建的器件有效地最小化,具有90%的高制造产率,并表现出均匀的电阻开关特性和低功耗电位。

椎间盘掺入具有2D缀合的噻吩衍生物的共甘蓝型大分子。这些分子增强了π-π堆叠相互作用和聚合物的结晶度。这些相互作用有助于产生更规则的原子结构,导致均匀的反应,而不是用其他聚合物和其他制造方法看到的随机不均匀应答。将不同的电子捐赠和电子接受层进行调节并在分子水平上排序,使得在整个装置中传播的电阻切换现象。

此外,聚合物网络包括一些三苯胺化学基团,这些是氧化还原活性材料。它们包含使设备能够在打开和关闭状态之间切换,并且仅占用32个纳秒以执行此切换功能。该团队还展示了聚合物纳米忆内存储器在内存中的布尔逻辑和一般计算机的算术运算以及模式识别任务中的二进制神经网络的硬件加速器。

聚合物椎间盘可以用于不同的技术。然而,将它们的缩放防止纳米化聚合物椎间盘在较宽的规模上表现出来。出现了一种合理的化学溶液,其中设备的可靠性要高得多并且可用于生产功能装置。在其在边缘计算应用程序中使用之前,还需要在此领域进行工作。然而,仍有时间克服行业的能源挑战,并且可以使用其他化学解决方案来建立迄今为止的研究,以找到在小型和大规​​模上产生聚合物纳米忆内膜的最有效方法。


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由利亚姆克里奇蒂

利亚姆是一位专门从事化学和纳米技术的科学作家,并报告了与这些学科交叉的广泛区域。作为一名作家,利亚姆与世界各地的公司,媒体网站和协会合作,并发表了超过600篇文章迄今为止。利亚姆也是国家石墨烯协会和纳米技术世界协会咨询委员会的成员,是慈善魅力董事会的成员。在成为作家之前,利亚姆通过纳米技术和化学工程获得了两种硕士学位。

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