能耗直降数千倍！新技术破解AI功耗难题

人工智能正在生成与处理规模庞大的数据。搜索、内容推荐、图像生成、科学仿真以及大语言模型，全部依赖信息的反复存储、传输、读取与重写。每一步操作都会产生能耗，数十亿台设备与规模庞大的数据中心支撑着数字世界，能耗也随之成倍增长。

爱丁堡大学的研究人员现已开发出一套数学框架，旨在大幅降低未来磁性存储器写入信息的能耗。该方案并未研发全新存储材料，而是改变代表数字比特的磁态的翻转方式。磁性存储器依靠控制微小磁畴的取向完成信息存储。让磁畴在两种稳定状态之间切换，就可以实现比特在 “0” 与 “1” 之间的转换。技术难点在于，要实现快速、可靠的状态切换，同时尽可能减少能量损耗。

传统磁场脉冲对于现代存储架构往往效率低下，不仅能耗高，还很难作用于极小尺寸区域；随着器件不断微型化，该方案的拓展难度进一步加大。这些短板推动行业转向基于电流的技术，包括自旋转移矩磁性随机存储器（STT‑MRAM）与自旋轨道矩磁性随机存储器（SOT‑MRAM）。

更智能的比特翻转方式

爱丁堡大学团队运用最优控制理论重新研究磁场翻转，最优控制理论是一种数学方法，用于求解达成特定目标的最高效路径。这套框架不再施加固定波形的简单脉冲，而是计算磁场应当如何随时间动态变化，以最低能耗引导磁化强度切换至目标状态。

这好比在复杂地形中寻找最省力的行进路线，而非一味施加更大外力。经过精细调控的脉冲会利用磁体自身的运动规律，引导磁体抵达目标状态，而非与其动力学特性相抗衡。

超快切换，能耗大幅下降

研究人员针对三种超薄范德华磁体开展计算机仿真测试，材料分别为$$\boldsymbol{Fe_3GaTe_2$$、$$\boldsymbol{Fe_3GeTe_2$$以及$$\boldsymbol{CrSBr$$。这类材料由结合力较弱的原子层堆叠而成；由于可以在极小尺度下调控磁特性，被视作紧凑型高速电子器件的候选材料。

仿真结果显示，优化后的脉冲可以在1‑10皮秒内完成磁化翻转。1皮秒等于一万亿分之一秒。所用磁场强度也比传统切换方案低一个数量级以上。在本次仿真条件下，切换能耗最低仅为0.94纳焦；而传统磁场脉冲最高可达91.2纳焦。

通过调整磁阻尼、磁各向异性等参数（二者决定自旋运动方式以及自旋优先指向的方向），计算表明切换能耗未来有望降至飞焦量级。1飞焦等于一千万亿分之一焦耳。达到该能耗水平后，这套方案的性能可以媲美甚至超越现有的STT、SOT磁化翻转技术。

逼近计算的能量极限

更广泛的建模结果表明，对比主流存储技术，包括DRAM、STT‑MRAM以及新兴SOT‑MRAM器件，优化后的磁化切换技术可以将能耗降低数个数量级。预测结果也让磁性存储器进一步向兰道尔极限靠拢；兰道尔极限是信息发生不可逆擦除时，必须耗散的最小能量，属于基础热力学极限。

该研究发表于《Advanced Materials》，文中给出器件设计方案与可控磁场的实现手段，为实验验证打下基础。本研究负责人、爱丁堡大学凝聚态物理与复杂系统研究所Dr. Elton Santos表示：“每一项数字操作都会产生能耗。随着人工智能以及数据密集型技术持续发展，能耗问题变得愈发关键。我们的研究表明，通过精心设计磁场的时序变化，磁化翻转的效率可以远高于传统手段。”

不止于磁场脉冲

这套方法的适用范围并不局限于磁场。同样的数学策略也可以用来优化未来存储、自旋电子器件所用到的电流以及超快激光脉冲。这种通用性让工程师可以组合磁场、电流与光，而不再只依赖单一翻转机制。

Santos补充道：“虽然我们最先基于磁场脉冲建立这套理论，但其数学框架具备更强通用性。同一套框架可以适配电流，甚至超快激光脉冲，这些都是未来数据存储领域的前沿技术。这意味着本文提出的思路，应用场景可以远远超出本次研究的系统。我们似乎找到了下一项极具潜力的技术。”