Архитектура ПК, где информация хранится в одном модуле, вычисления происходят в другом, и есть шины для передачи данных между ними, морально устарела еще в прошлом веке. Однако действенные коммерческие устройства «все-в-одном» стали доступны лишь недавно. В Наньянском университете Сингапура делают ставку на «резистивные переключатели» ReRAM – новая технология, которая позволила создать чип, объединяющий хранение данных и вычислительные процессы в одном элементе.
Мемристоры, лежащие в основе ReRAM, хороши тем, что хранят информацию, меняя коэффициент электрического сопротивления. Этот эффект сохраняется даже после отключения питания. На то, чтобы активировать память и начать передачу сигнала по шинам данным, требуются лишь символические затраты энергии. Плюс высокий потенциал для миниатюризации и масштабирования, когда гигантские логические структуры можно воссоздать в крохотном объеме пространства.
ReRAM или «мемристоры» нравятся сингапурским ученым не только своими показателями энергоэффективности, но еще и тем, что дают шанс реализовать давнюю мечту – распрощаться с бинарной системой в IT. Представить, записать информацию через последовательность 1 и 0 очень легко физически, но когда вы начинаете ее дешифровку, это превращается в монотонный сизифов труд. То ли дело троичная система – всего еще один символ, но каков прирост эффективности!
В троичной системе есть 0, 1 и 2, а память типа ReRAM как раз и позволяет реализовать запоминание данных в аналоговом формате в трех позициях с четким градиентом. Без затрат энергии, без старого затратного принципа «вкл/выкл». Столь же эффективно, сколько и сложно – в свое время в СССР далеко обогнали западную науку на этом поприще, но когда дело дошло до создания прикладных систем, все рухнуло под грудой проблем.
Что еще интереснее, технология ReRAM позволяет не ограничиваться тремя состояниями – при должной калибровке их может быть множество. В теории, вот он, ключ к созданию многомерных систем памяти, где на микросхеме сегодняшнего размера будет храниться и обрабатываться одновременно в миллиарды, если не триллионы раз больше данных.