美国和意大利研究人员10日在《自然·电子》杂志上发表研究报告称：他们开发出一种基于反铁磁材料的新型磁存储器件，其体积很小、耗能也非常低，很可能有助于解决目前人工智能（AI）发展所遭遇的“内存瓶颈”。
研究配图 – 1：结构示意（来自：Nature Electronics）
AI技术的快速发展有望改善医疗保健、交通运输等多个领域，但其巨大潜力的发挥要以足够的算力为基础，随着AI数据集越来越大，计算机需要有更强大的内存支撑。理想情况下，支持AI的存储设备不仅要有与静态随机存储器（SRAM）一样快的速度，还要有类似于动态随机存储器（DRAM）或闪存的存储容量，更重要的是，它耗能要低。但目前还没有满足所有这些需求的存储技术，这导致了所谓的“内存瓶颈”，严重限制了当前AI的性能及应用。
图 2：电流控制的转换测量。
为此，美国西北大学和意大利墨西拿大学的研究人员合作，将目标瞄向了反铁磁材料。反铁磁材料依靠磁性的有序自旋来完成数据存储，所存数据也无法被外部磁场擦除。因其快速安全、耗能低，被视为存储设备的潜力材料，而如何控制材料内部磁序则成为目前的一个研究难点。
图 3：微磁模拟。
在新研究中，团队使用了柱状反铁磁材料，这是以前科学家从未探索过的几何形状。研究表明，生长在重金属层上的、直径低至800纳米的反铁磁铂锰（PtMn）柱，通过极低电流后可以在不同的磁态之间可逆地转换。通过改变写入电流的振幅，即可实现多级存储特性。
图 4：非对称数量的写入脉冲实验。
研究人员指出，基于反铁磁铂锰柱制成的存储器件仅为现有的基于反铁磁材料存储设备的1/10，而更重要的是，新型器件的制造方法与现有的半导体制造规范兼容，这意味着存储设备制造商可以轻松采用新技术，而无需购买新设备。
图 5：不同 AFM 膜厚度与金属材料的转换结果。
研究人员指出，新型磁存储器件很小，耗能很低，有望使反铁磁存储器走向实际应用，并帮助解决AI的“内存瓶颈”问题。目前，他们正努力寻求进一步缩小设备尺寸，改善数据写入耗能的方法，以尽快将新技术投入实际应用。
图 6：纳米级设备上的测量。
总编辑圈点
内存一直是计算机增强实力的瓶颈，因为内存要求读写速度快，又要稳定。近几十年，我们一直是用半导体造内存，磁效应体用于读取速度要求不高的硬盘。如果造出“磁内存”，将大大拓展计算机的“脑容量”和“智力”。这一切以材料科学的进步为前提，产业先进离不开基础科研投入。
科技日报华盛顿2月10日电 （记者:刘海英）
