Физики нашли способ резко снизить потребление компьютерной памяти —  решение лежало на поверхности

Физики из Эдинбургского университета (University of Edinburgh) показали возможность значительно уменьшить энергию, необходимую для записи данных в электронную память. Проблема энергопотребления памяти приобрела особую остроту после развития платформ генеративного интеллекта и любой вариант смягчить последствия этого должен рассматриваться в приоритетном порядке.

Учёные предположили, что современные способы изменения бита в ячейке магнитной памяти, а также любой другой, далеки от оптимальных значений. Сегодня запись можно сравнить с методом брутфорс — грубой силы, когда данные меняются достаточно сильным импульсом, направленным против исходной намагниченности. Вместо этого исследователи предложили использовать магнитное поле со специально рассчитанной изменяющейся формой. Такой импульс переводит магнитный элемент из состояния «0» в состояние «1» по наиболее энергетически выгодной схеме.

Для расчёта импульсов применили теорию оптимального управления — математический аппарат, позволяющий найти минимально затратный способ достижения заданного состояния системы. Компьютерное моделирование проводилось для однослойных ван-дер-ваальсовых магнитов Fe₃GaTe₂, Fe₃GeTe₂ и CrSBr. В этих материалах спины удалось согласованно развернуть за 1–10 пикосекунд, причём амплитуда оптимизированного магнитного поля оказалась более чем в десять раз ниже, чем при традиционном переключении.

В рассмотренных моделях энергия одного переключения составляла примерно 0,94–9,7 нДж против 42,8–91,2 нДж при обычных импульсах магнитного поля. Дополнительная оптимизация размеров устройства, магнитной анизотропии и коэффициента затухания теоретически позволяет снизить затраты до фемтоджоулей. По расчётам авторов, при некоторых параметрах такой способ может оказаться экономичнее технологий STT-MRAM и SOT-MRAM, где магнитное состояние меняется токами, создающими момент переноса спина или спин-орбитальный момент. Более того, предложенная методика может быть применима для управления токами и лазерами, что позволяет говорить об оптимизации работы с данными в широком смысле.