1、自旋电子与纳米磁性计算设备:超越CMOS的新前沿

自旋电子与纳米磁性计算设备:超越CMOS的新前沿

1. 背景与需求

在过去的70年里,互补金属氧化物半导体(CMOS)器件技术一直主导着电子领域。它以惊人的速度进行着小型化,遵循着著名的摩尔定律。然而,到本十年末,CMOS器件的进一步缩小可能会遇到障碍,主要问题是随着芯片上器件密度的增加,散热问题急剧加剧。

同时,嵌入式应用中对计算设备的能耗需求也在不断降低,期望能比当前的CMOS器件低2 - 3个数量级。移动和医疗应用尤其需要功耗极低的处理器,以便能利用环境能量进行供电,无需额外的电源。这将为可穿戴电子设备、用于监测患者健康的嵌入式医疗设备以及监测建筑物和桥梁等关键基础设施的传感器网络开辟众多应用前景。

2. 新兴设备概念

为了应对这些挑战,许多新的器件概念应运而生,有望取代CMOS器件,或在特定应用中与之互补,如非易失性存储器和逻辑电路,或实现一些CMOS器件难以实现的功能,如神经形态计算。这些新兴概念基于不同的物理机制来实现计算或信号处理,其中自旋电子和纳米磁性器件尤为重要,它们基于丰富多样的物理现象,催生出了众多不同的器件概念。

2.1 自旋电子器件

自旋电子器件利用电子的自旋属性来存储和处理信息,而非仅仅依赖于电荷。这种器件具有潜在的低能耗和高速操作的优势,为未来的计算和存储技术提供了新的方向。

2.2 纳米磁性器件

纳米磁性器件则利用纳米级磁性材料的特性,如纳米磁体的磁化方向可以用来表示二进制信息。以下是纳米磁体的一些关键特性和操作方法:
- 自旋扭矩切换 :利用自旋扭矩来切换纳米磁体的磁化方向是一种常见的方法

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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