Их разработка не только экономит энергию, но и работает на огромной скорости. Это открытие может преобразить индустрию запоминающих устройств и сделать технологии экологичнее.

Современные чипы далеки от идеала. Даже в режиме ожидания оперативная память (DRAM) и статическая память (SRAM) тратят энергию. Альтернативой могут стать магниторезистивные запоминающие устройства (MRAM), которые сохраняют данные за счет магнитных свойств, а не электричества. Особенно перспективна разновидность MRAM — память на спиновом орбитальном моменте (SOT-MRAM). Она способна заменить SRAM, но пока требует доработки.

Главные проблемы SOT-MRAM — высокое энергопотребление при быстрой записи и зависимость от внешнего магнитного поля. В 2019 году команда под руководством профессоров Тэцуо Эндо и Хидэо Оно создала версию такой памяти, которая записывает данные за 0,35 наносекунды без внешнего поля.

Тогда мы избавились от необходимости в магнитном поле, — объясняет Эндо. — Теперь мы снизили энергопотребление при записи, чтобы технология соответствовала требованиям эпохи интернета вещей и искусственного интеллекта.

Ученые оптимизировали структуру ячеек памяти и их магнитные свойства, изменив угол наклона элементов и параметры свободного слоя. В результате им удалось добиться рекордного показателя — 156 фемтоджоулей при записи. Это на 35% меньше, чем у существующих аналогов, при сохранении стабильности работы.

Такие результаты — важный шаг к коммерческому внедрению SOT-MRAM. Технология может лечь в основу энергоэффективной электроники нового поколения.

Этот прорыв решает две ключевые проблемы энергопотребления в микроэлектронике:

• Снижает затраты энергии — серверы и гаджеты будут меньше нагреваться и дольше работать от батарей.
• Ускоряет вычисления — искусственный интеллект и большие данные получат более быструю память без компромиссов в надежности.

В долгосрочной перспективе это сократит углеродный след дата-центров и упростит разработку компактных устройств с высокой производительностью.

Хотя результаты впечатляют, SOT-MRAM пока уступает традиционной памяти в плотности хранения данных. Массовое внедрение потребует перестройки производственных линий, что может замедлить коммерциализацию.

Ранее ученые разработали энергоэффективный чип для ИИ.