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微电子工程
在当今的计算机技术中，降低功耗是一项日益艰巨的挑战。传统的计算架构受到所谓的冯·诺依曼瓶颈 (VNB) 的影响，即需要在内存和处理单元之间不断交换数据和指令，从而导致大量且似乎不可避免的功耗。即使是通常用于运行人工智能 (AI) 算法（例如深度神经网络 (DNN)）的硬件也受到此限制的影响。为了满足对超低功耗、自主和智能系统日益增长的需求，必须改变范式。从这个角度来看，新兴的忆阻非易失性存储器被认为是引领这项技术向下一代硬件平台过渡的良好候选者，它使在同一位置存储和处理信息成为可能，从而绕过 VNB。为了评估当前公共可用设备的状态，本文对商用级封装的自导通道忆阻器进行了彻底研究，以评估其在内存计算框架中的性能。具体而言，确定了允许突触权重的模拟更新和稳定的二进制切换的操作条件以及相关问题。为此，设计并实现了基于 FPGA 控制平台的专用但原型的系统。然后，利用它充分表征创新智能 IMPLY（SIMPLY）逻辑内存（LiM）计算框架的功耗性能，该框架允许可靠地在内存中计算经典布尔运算。将这些结果投影到纳秒范围可以估算出这种计算范式的真正潜力。虽然本文没有进行研究，但所提出的平台也可用于测试基于忆阻器的 SNN 和二值化 DNN（即 BNN），它们可与 LiM 结合以提供异构灵活架构，这是无处不在的 AI 的长期目标。
用$ D $ - 波磁化的超导体中的磁电效应
简介。在非中心对称超导体[1]中的磁性电源最近引起了极大的关注，尤其是在其在非核心超导反应中的实验应用中[2]，例如，如最近的综述[3-6]。特别是，Edelstein磁电效应是由应用超电流引起的自旋极化的产生，而其反场景是二极管效应，即，在两个相反的方向上，临界电流是不同的，在存在外部磁性的情况下会产生的两个相反的方向。这些现象的根本原因之一是违反了由旋转轨道相互作用或不均匀的磁性交换场引起的空间反演象征，该磁性磁性交换场是对能量依赖的动量旋转分裂的作用[7-9]，所有这些[7-9]都引起了电子旋转旋转极化之间的耦合和电荷之间的耦合[7]。在本文中，我们考虑了一个具有d-波对称性的共线抗磁性（AFM）订购参数的中心对称金属[11-14]。这种AFM阶诱导了传导费米子的费米表面的特定D波动量依赖性旋转分裂[7-9]。最近在参考文献中审查了各向异性磁顺序的扩展对称分类。[15 - 17]。显示此功能的代表性材料包括，例如，类型AFMS：金属RUO 2，Mn 5 Si 3，VNB 3 S 6，半导体MNTE等[15-20]。此外，最近在thinfms ruo 2中观察到了应变稳定的超导性，tc≈1。[31]。8 K取决于纤维厚度[21-23]。受到最近的实验进展的促进，对超导性的D-波AFM交换耦合的理论研究成为了一个密集的研究领域，包括对Andreev反射的研究和Josephson Current [24-28]，在D -Wave Superconcontos in D -Wave Superconcontos ft d -Wave af -Wave afm [29]中的无综合状态[29]，或者是30岁的MAD [29]，或者有关最近的精彩文章，请参见参考文献。在这种情况下，超导性和磁性的问题自然出现。清楚地，在肌脱肌对称超导体中，与极性超导体中的Edelstein效应相反，诱导的载体的自旋极化与超循环的均匀功能成正比，并表现出D -Wave对称性。