伦敦大学学院和剑桥大学的研究人员发表了题为“记忆、自旋电子和基于2d材料的设备以改进和补充计算硬件”的新技术论文。
摘要
在数据驱动的经济中，几乎所有行业都受益于信息技术的进步，强大的计算系统对技术的快速进步至关重要。然而，如果当前的计算能力需求和现有技术所能提供的之间的差异没有得到解决，这一进展可能会面临放缓的风险。提高能源效率的主要限制是与冯·诺依曼架构相关的数据传输成本的过度增长，以及互补金属氧化物半导体(CMOS)技术(如晶体管)的基本限制。本文讨论了三种可能在未来计算系统中发挥重要作用的方法:记忆电子学、自旋电子学和基于二维材料的电子学。作者介绍了这些技术如何改变传统的数字计算机，并有助于采用新的范式，如神经形态计算。”
找到开放获取这里是技术文件．2022年7月出版。
Joksas, D.， AlMutairi, A.， Lee, O.， Cubukcu, M.， Lombardo, A.， Kurebayashi, H.， Kenyon, A.J.和Mehonic, A.(2022)，忆记、自旋电子和基于2d材料的设备以改进和补充计算硬件。放置智能。系统。2200068。https://doi.org/10.1002/aisy.202200068。
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