東京大學的研究人員表示，他們已經展示了一種非易失性磁性開關裝置，該裝置能夠在短短 40 皮秒內翻轉狀態，同時消耗的功率異常低，產生的熱量也比許多以前的超快開關方法少得多——這有可能解決現代人工智慧硬體面臨的最大問題之一：移動和儲存資料所產生的巨大能源和冷卻需求。
研究人員利用一種名為錳錫（Mn₃Sn）的反鐵磁材料建構了該器件，並證明超短電脈衝可以可靠地切換其磁狀態，且斷電後仍能保持儲存的資訊。他們還演示了利用電信波段雷射器和光電二極體產生的超快光電流脈衝實現類似的磁狀態切換，有效地將光訊號直接轉換為用於寫入儲存器的電脈衝。
從最根本的層面來說，現代計算實際上是物理狀態轉換的科學。電腦內部的每一個操作——無論是運行遊戲、訓練人工智慧模型、打開瀏覽器標籤頁，還是從儲存裝置載入檔案——最終都涉及數十億甚至數兆次微小的物理狀態變化。電晶體的開關、儲存單元的充放電、快取狀態的更新、資料在互連線路中的傳輸，以及儲存單元對電子的捕獲和釋放。
這些狀態切換事件在物理層面上代表了二進制資訊。問題在於，狀態切換需要能量，而幾乎所有這些能量最終都會轉化為熱量。在人工智慧時代，這一現實正變得日益棘手。現代人工智慧加速器需要處理海量資料。但它們的大部分功耗不僅來自計算本身，還來自快取、記憶體、儲存和互連之間資訊的不斷移動和刷新。隨著GPU叢集擴展到數十萬個加速器，供電和散熱正成為行業最大的瓶頸之一。
目前的記憶體技術處理資料交換的方式各不相同，但每種技術都存在重大的優缺點。DRAM （個人電腦、伺服器和GPU中使用的主要系統記憶體）將資訊以電荷的形式儲存在微型電容器中。充滿電的電容器代表一種狀態，而放電的電容器則代表另一種狀態。然而，這些電容器會不斷洩漏電荷，這意味著系統必須每秒刷新記憶體單元數千次才能保存資料。這種頻繁的刷新操作會消耗大量電力並產生熱量，即使在系統相對空閒時也是如此。
SSD中使用的快閃記憶體通過將電子捕獲在浮柵結構中來避免這個問題，這種結構無需持續供電即可保存資料。另一方面，改變這些狀態的速度較慢且能耗較高，因此快閃記憶體不適合用作高速工作儲存器。
SRAM（靜態隨機存取儲存器）用於CPU快取中，它利用電晶體反饋電路持續維持狀態，從而實現極快的切換速度。但SRAM會佔用大量的晶片面積和功耗，使其成本高昂且難以擴展到大容量。
數十年來，業界一直在尋找一種能夠兼具SRAM的速度、DRAM的密度、快閃記憶體的持久性和低功耗的“通用儲存器”。在超快時間尺度上，這一挑戰變得更加艱巨，因為許多實驗性的開關技術部分依賴於強力加熱來快速地破壞和翻轉狀態。
開關速度越快，熱問題通常就越嚴重。文中提到的幾種先前已驗證的皮秒級開關方法，在運行過程中都會導致溫度升高數百開爾文。
東京的研究人員則另闢蹊徑，通過自旋電子學領域探索一種截然不同的開關機制。與以電荷形式儲存資訊不同，自旋電子器件利用磁態來儲存資訊。
傳統的磁性儲存器通常使用鐵磁體——例如鐵、鈷或鎳等材料，這些材料中的磁矩方向一致。而這種新型器件則使用了一種名為Mn₃Sn的反鐵磁材料，在這種材料中，相鄰磁矩會相互抵消。
研究人員對反鐵磁體很感興趣，因為它們有可能以更快的速度切換，更有效地抵抗磁干擾，並且可以縮小尺寸而不會產生大的雜散磁場。
研究人員在矽襯底上製造了層狀 Mn₃Sn/Ta 結構，然後使用超快電脈衝將材料在兩種穩定的磁配置（代表二元狀態）之間翻轉。
至關重要的是，這種切換機制並非主要基於加熱材料。相反，脈衝會產生所謂的自旋軌道扭矩——這一過程將角動量直接傳遞到磁性結構本身，從而無需極高的溫度峰值即可翻轉磁性狀態。
這一區別正是本文的核心論點。這項研究並非僅僅在於創造一種新型儲存器，而在於尋找一種可能更節能的數字狀態切換方式。目前，電腦硬體消耗的幾乎所有電能最終都會轉化為熱量。隨著GPU叢集擴展到數十萬個加速器，現代人工智慧基礎設施已經面臨著嚴重的電力和散熱瓶頸。
據報導，該團隊的裝置僅需40皮秒即可完成開關操作——比典型的納秒級儲存器開關速度快約1000倍。通常情況下，將開關速度提升到皮秒級會導致發熱量急劇上升，因為系統往往部分依賴於強烈的瞬態加熱來快速破壞狀態，從而實現反轉。
然而，在一種器件配置中進行的模擬顯示，切換過程中溫度僅升高約 8 K (14.4°F)，這支援了研究人員的觀點，即該機制主要依賴於直接角動量轉移，而非蠻力熱切換。這也證實了 Mn₃Sn 器件可能避免了困擾早期超快儲存器研究的大部分散熱問題。
這項光開關演示對於未來的資料中心架構也可能具有重要意義。研究人員使用電信波段雷射器和光電二極體產生了60皮秒的光電流脈衝，然後利用這些脈衝切換了器件的磁狀態。
這最終可能與整個行業在光互連和矽光子學領域的努力相一致，超大規模資料中心正在越來越多地尋求使用光而不是傳統的電訊號來傳輸資訊的方法。
如果這類技術最終實現商業化，理論上可以降低記憶體刷新開銷、減少散熱需求、降低待機功耗，甚至模糊記憶體和儲存之間的界限。對於個人計算而言，這意味著未來系統無需待機電源即可保持工作記憶體內容，實現即時恢復，並減少發熱量。而對於超大規模人工智慧基礎設施，其意義則更多地體現在提升大型GPU叢集的能效和降低散熱方面。
然而，目前這項技術仍處於實驗階段。目前的裝置只是微小的實驗室結構，而非可量產的儲存晶片。論文指出，目前的實現方式仍然需要外部偏置磁場才能實現確定性開關——這對於商用硬體而言是一個主要的實際限制。
製造可擴展性、耐久性驗證、成本競爭力以及與現有CMOS製造工藝的整合等問題仍未得到解決。電腦發展史上不乏前景光明、但從未取代成熟的DRAM或NAND生態系統的“下一代儲存器”技術。即便如此，這項研究也凸顯了電腦行業日益增長的現實：未來性能的提升可能更多地取決於降低物理切換、移動和儲存資訊所需的能量，而非縮小電晶體尺寸。 (半導體行業觀察)