ai的ram内存不足_AI内存技术革新：相位分离引领游戏规则转变，墙裂推荐

近期发现的相分离效应，为开发用于节能人工智能运算的存储设备提供了可能性研究人员发现，对于记忆电阻器，尤其是电阻随机存取存储器（RRAM）中的信息长期保存，相分离和氧气扩散发挥了关键作用这一发现挑战了以往关于保留能力有限的传统认知模型，并凸显了其在节能人工智能和太空探索所需的硬存储芯片方面的潜在应用价值。

忆阻器的记忆机制根据最近发表在《物质》期刊上的一项由密歇根大学主导的研究，分子的相分离行为，类似于油水分离，与氧气扩散共同作用，帮助记忆电阻器（一种利用电阻来存储信息的电子元件）即使在断电的情况下也能保持信息存储。

由于以前的模型与实验结果不符，记忆电阻器在无电源供应情况下如何保留信息，即所谓的非易失性存储器的原理尚未完全清楚调查长期数据保留能力该研究的第一作者、密歇根大学材料科学与工程专业的博士研究生李景贤指出：“尽管实验表明设备可以在超过十年的时间内保留信息，但社区使用的模型预测信息只能保留几小时。

”为了深入理解驱动非易失性忆阻存储器的潜在现象，研究人员专注于一种被称为电阻随机存取存储器或RRAM的设备，这是经典计算中使用的易失性RAM的替代品，在节能人工智能应用中特别有前景发现相分离的关键作用研究中涉及的特定RRAM是一种灯丝型价态变化存储器（VCM），在两个铂电极之间夹有一层绝缘的钽氧化物。

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当向铂电极施加一定的电压时，形成的导电钽离子桥穿过绝缘体到达电极，使电池处于低电阻状态，表示二进制代码中的“1”若施加不同的电压，返回的氧原子与钽离子反应时，灯丝会溶解，使导电桥“生锈”并返回高电阻状态，表示二进制代码“0”。

人们曾认为，RRAM之所以能够长时间保存信息，是因为氧气扩散速度过慢然而，一系列实验表明，以前的模型忽略了相分离的影响影响及应用展望密歇根大学材料科学与工程助理教授、该研究的资深作者李益阳说：“在这些装置中，氧离子倾向于远离灯丝，即使经过一段不确定的时间也不会扩散回来。

这个过程类似于水和油混合物不会混合的现象，无论等待多久，因为它们在非混合状态下的能量较低”为了测试信息的滞留时间，研究人员通过提高温度来加速实验进程在250℃下工作一小时相当于在85℃下工作100年——这是计算机芯片的典型温度。

技术进步与未来展望借助于原子力显微镜的高分辨率成像技术，研究人员对仅有大约5纳米或20个原子宽的细丝进行了成像，这些细丝在1微米宽的RRAM设备中形成“我们很惊讶能在设备中找到灯丝这就像是大海捞针一样，”李说。

研究团队发现，不同尺寸的细丝产生了不同的保留行为小于5纳米的细丝随着时间推移而溶解，而大于5纳米的细丝则随着时间增强这种基于尺寸的差异不能仅以扩散来解释结合热力学原理的实验结果和模型表明，导电细丝的形成和稳定性依赖于相分离。

研究团队利用相分离技术，将记忆保存时间从一天延长到10年以上，这为太空探索提供了一种能承受辐射暴露的存储设备其他应用包括用于更节能的人工智能应用的内存计算，或用于电子皮肤的存储设备——一种旨在模仿人类皮肤感觉能力的可拉伸电子接口。

这种材料也被称为电子皮肤，可用于为假肢提供感官反馈、制造新的可穿戴健身追踪器，或帮助机器人开发触觉以完成精细任务李益阳表示：“我们期待我们的发现能够激发新的方法，使用相分离来制造信息存储设备。”

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