p Uma nova maneira de organizar componentes de computador avançados chamados memristors em um chip pode permitir que eles sejam usados ​​para computação geral, o que poderia reduzir o consumo de energia por um fator de 100. p Isso melhoraria o desempenho em ambientes de baixo consumo de energia, como smartphones ou tornaria supercomputadores mais eficientes, diz um pesquisador da Universidade de Michigan.

p "Historicamente, a indústria de semicondutores melhorou o desempenho tornando os dispositivos mais rápidos. Mas embora os processadores e as memórias sejam muito rápidos, eles não podem ser eficientes porque precisam esperar que os dados entrem e saiam, "disse Wei Lu, Professor de engenharia elétrica e da computação da U-M e cofundador da startup de memristor Crossbar Inc.

p Memristors pode ser a resposta. Nomeado como uma valise de memória e resistor, eles podem ser programados para ter diferentes estados de resistência - o que significa que eles armazenam informações como níveis de resistência. Esses elementos de circuito permitem memória e processamento no mesmo dispositivo, eliminando o gargalo de transferência de dados experimentado por computadores convencionais nos quais a memória é separada do processador.

p Contudo, ao contrário de bits comuns, que são 1 ou 0, memristores podem ter resistências que estão em um continuum. Alguns aplicativos, como a computação que imita o cérebro (neuromórfico), tirar vantagem da natureza analógica dos memristores. Mas para computação comum, tentar diferenciar entre pequenas variações na corrente que passa por um dispositivo de memristor não é preciso o suficiente para cálculos numéricos.

p Lu e seus colegas contornaram esse problema digitalizando as saídas de corrente - definindo faixas de corrente como valores de bits específicos (ou seja, 0 ou 1). A equipe também foi capaz de mapear grandes problemas matemáticos em blocos menores dentro da matriz, melhorando a eficiência e flexibilidade do sistema.

p Computadores com esses novos blocos, que os pesquisadores chamam de "unidades de processamento de memória, "pode ​​ser particularmente útil para implementar algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Eles também são adequados para tarefas baseadas em operações de matriz, como simulações usadas para previsão do tempo. As matrizes matemáticas mais simples, semelhante a tabelas com linhas e colunas de números, pode mapear diretamente na grade de memristores.

p Uma vez que os memristores são definidos para representar os números, operações que multiplicam e somam as linhas e colunas podem ser realizadas simultaneamente, com um conjunto de pulsos de voltagem ao longo das linhas. A corrente medida no final de cada coluna contém as respostas. Um processador típico, em contraste, teria que ler o valor de cada célula da matriz, realizar multiplicação, e, em seguida, some cada coluna em série.

p "Conseguimos a multiplicação e adição em uma única etapa. Isso é feito por meio de leis físicas. Não precisamos multiplicar manualmente e somar em um processador, "Lu disse.

p Sua equipe escolheu resolver equações diferenciais parciais como um teste para uma matriz de memristor 32x32 - que Lu imagina como apenas um bloco de um sistema futuro. Essas equações, incluindo aqueles por trás da previsão do tempo, sustentam muitos problemas de ciência e engenharia, mas são muito difíceis de resolver. A dificuldade vem das formas complicadas e múltiplas variáveis ​​necessárias para modelar fenômenos físicos.

p Quando resolver equações diferenciais parciais é exatamente impossível, resolvê-los aproximadamente pode exigir supercomputadores. Esses problemas geralmente envolvem matrizes muito grandes de dados, portanto, o gargalo de comunicação do processador de memória é perfeitamente resolvido com um array de memristor. As equações que a equipe de Lu usou em sua demonstração simularam um reator de plasma, como aqueles usados ​​para a fabricação de circuitos integrados.

p Este trabalho é descrito em um estudo, "Um solucionador geral de equações diferenciais parciais baseado em memristor, "publicado no jornal Nature Electronics .