Нет на свете такой компьютерной производительности, на которую не нашлась бы своя "тормозная" задача. Это аксиома. Переиначивая на современный лад древний философский спор на тему первичности курицы или яйца, можно до хрипоты спорить о том, что же именно является двигателем компьютерного прогресса – тяжёлый софт, побуждающий создавать под него более быстрое железо, или мощное железо, стимулирующее дальнейшую фантазию программистов. Одно можно сказать точно: даже если ваш компьютер считается самым быстрым на планете, это ненадолго: уже завтра выйдут новые процессоры, чипсеты, видеокарты, память, которые разгонятся ещё лучше.
Что ж, абсолютной производительности добиться невозможно, к ней можно только стремиться, и с этим фактом нужно свыкнуться, как с бесконечностью Вселенной. В погоне за абсолютом мы ставим себе новые задачи, решаем их, и завтра забываем о них ради новых горизонтов. Совсем недавно для победы человека в шахматном турнире приходилось строить суперкомпьютеры, сегодня с этим справляется большинство карманных игрушек; сегодня ради сотни FPS в FarCry2 на максимальном разрешении мы выжимаем все соки из системы, через пару лет, как знать, это может оказаться пустяковой задачей для 200-долларовой офисной машинки. Про решение некоторых задач – например, про безошибочное распознавание речи, мы пока даже не заикаемся, ибо нет пока для этого ни подходящих программных алгоритмов, ни соответствующего железа.
И всё же, есть ли какой-нибудь разумный предел гонки компьютерной производительности, достигнув которого, можно было бы поздравить Человечество с достойной победой? Для ответа на этот вопрос стоит подойти к зеркалу и полюбоваться на замечательный высокопроизводительный компьютер на своих плечах.
Посмотрите внимательно на этот придуманный Природой корпус с двумя ушами, глазами и прочими интерфейсами ввода-вывода: внутри находится система непревзойдённой производительности, содержащая порядка 10 млрд. нейронов в каждом кубическом сантиметре объёма и решающая умопомрачительные задачи в реальном времени. Особо подчеркну: без киловаттного блока питания (достаточно всего лишь трёхразового питания), без дополнительного охлаждения водой или азотом (36,6 Цельсия – в самый раз), и даже без оверклокинга (даже пробовать не стоит - результат мизерный, зато шанс слететь с катушек - вплоть до полного ресета, очень даже реальный). 
Для сравнения: максимум, чего на сегодняшний день добилось человечество на пути эмуляции работы мозга – это симулятор коры головного мозга с миллиардом искусственных нейронов, соответствующий разве что уровню кошачьего интеллекта. Однако даже для этой цели пришлось использовать один из мощнейших современных суперкомпьютеров Dawn Blue Gene/P Национальной Ливерморской лаборатории им. Лоуренса (Lawrence Livermore National Lab) на 147.456 процессорах и 144 Терабайтах оперативной памяти.
Сколько-сколько, говорите, процессоров, в вашей рекордно разогнанной системе? А сколько памяти? Увы, даже до "кошачьих мозгов" нам с самыми мощными домашними ПК пока как до Луны. К тому же есть ещё одно обстоятельство, решительно перечёркивающее любые попытки сравнивать современные вычислительные системы – даже мощные серверные кластеры, с человеческим мозгом: нынешняя компьютерная архитектура, мягко говоря, не совсем подходит для эмуляции мозга. Точнее, совсем не подходит.
Мемристор, электрический нейрон: недостающее звено нейронного компьютера
История, которую я вам сегодня расскажу, началась почти сорок лет назад, когда Леон Онг Чуа (Leon Ong Chua), профессор кафедры электротехники и вычислительных систем при Калифорнийском университете в Беркли (University of California, Berkeley), предсказал появление нового электронного двухэлектродного элемента, названного мемристор. Новый элемент, благодаря уникальному набору электрических характеристик, должен был заполнить пустующее четвёртое место среди базовых пассивных компонентов электронных схем – резисторов, конденсаторов и катушек индуктивности.
На самом деле, слово "мемристор" является своеобразным "наследником" придуманного ещё в 1960 году слова "мемистор", которым Бернард Уидроу (Bernard Widrow) назвал 3-электродный базовый компонент для искусственных нейронных сетей ADALINE (ADAptive LInear NEuron), однако именно в работе "Memristor—The Missing Circuit Element" (Мемристор – недостающая деталь схемы), Леон Чуа впервые подробным образом описал свойства 2-электродного устройства.
Чем же так интересен мемристор? Уникальность его отражена непосредственно в названии, полученном при синтезе двух слов – memory (память) и resistor (резистор, сопротивление). Мемристор, подобно резистору, оказывает сопротивление проходящему через него электрическому току, однако при этом также обладает памятью, при этом сопротивление мемристора зависит от последней величины приложенного к нему напряжения.
Иными словами, ключевое свойство мемристора - мемристичность (обратите особое внимание: речь идёт не о зависимости между приложенным напряжением и полученным количеством электричества, зарядом, но о зависимости между изменением напряжения и зарядом), на практике можно использовать для запоминания потенциала последнего приложенного напряжения.
Теперь попробуем вспомнить, как современная наука представляет себе принцип работы головного мозга. Согласно современным представлениям, электрические свойства синапса – своеобразного "сигнального провода" между нейронными клетками, напрямую зависят от условий его активности. То есть, чем меньше временной промежуток последнего взаимодействия между двумя нейронами, тем проще синапсу будет отреагировать на следующее "сообщение". Практически, полная аналогия с мемристором, сопротивление которого хранит "весточку" о последнем приложенном к нему напряжении.
Никакое сочетание классических RLC-компонентов просто не в состоянии копировать работу нейронов и синапсов, так что до недавнего времени эмуляция работы головного мозга производилась с помощью громоздкого программно-аппаратного комплекса. Изобретение мемристора вызвало практически революцию в этой отрасли.
Быстро только кошки плодятся
Случается так, что от теории до получения первых практических результатов проходят многие годы. Взять, к примеру, тот же графен, физические свойства которого были предсказаны ещё в 1947 году, а затем другие учёные доказали невозможность получения двумерной графитной плёнки. И лишь в наше время, в 2005 году, удалось впервые получить этот материал на практике, а сегодня, спустя каких-то пять лет, мы говорим о графеновой революции в нанотехнологиях и возникновении новой промышленности – графеновой электроники.
Прошло целых 37 лет прежде чем был создан первый работающий мемристор. Произошло это в 2008 году: Стэнли Вильямс (Stanley Williams) из лаборатории Hewlett-Packard Labs в Пало-Альто, Калифорния, сделал первый мемристор из крохотной частицы диоксида титана, хорошо всем известного в качестве основного красящего вещества в составе многих солнцезащитных и белых красок.
Уже самый первый мемристорный переключатель представлял собой устройство наномасштабов: площадка из диоксида титана размерами 50 х 50 нм помещалась между двумя нанопроводниками. В отличие от традиционной компьютерной логики, способной принимать только два логических положения – 0 или 1, мемристорный переключатель может принимать любые значения в этом промежутке – например, 0,2, 0,5 или 0,9. По сути своей, мемристор – это самая настоящая энергонезависимая память, отличающаяся от всех иных видов RAM способностью работать как в цифровом, так и в аналоговом режимах , в зависимости от потребностей конкретной задачи.
Так, работая в цифровом режиме в качестве запоминающего устройства, мемристорные изделия очень скоро могут отправить на свалку не только жёсткие, но и твердотельные диски, поскольку работают быстрее, а стоят при этом гораздо меньше. В фото- и видеокамерах мемристорные накопители будут попросту "проглатывать" ваши снимки и ролики без малейшей задержки, а в компьютере такая память, заменив собой и накопители, и оперативку, будет потреблять энергию только в процессе перезаписи. Габариты ячейки, изначально измеряемые в нанометрах, позволят хранить сотни гигабайт и даже терабайты данных в очень компактном исполнении.
И так далее. В этом материале я сознательно оставляю без комментариев весь спектр возможных приложений (кроме эмуляции процесса обработки информации нашими мозгами), где применение мемристоров позволит создать просто уникальные решения. Но никто не может воспрепятствовать полёту вашей фантазии. Или просмотру приведённого ниже ролика с фантазиями исследователей лаборатории HP.
Что же касается аналоговых возможностей мемристора, мы, по большому счёту, впервые в компьютерной истории получаем возможность создать машину, самообучающуюся на аппаратном уровне. Ибо всё, на что способны сегодняшние компьютеры – это результат последовательного выполнения команд и работы программного обеспечения. Для этого совершенно не обязательно дожидаться появления компьютеров, функционирующих по принципу мозга человека, для начала будет достаточно того, чтобы машина научилась "интеллектуально" сопоставлять получаемые образы с хранящимися в памяти образцами и адаптировать свой интерфейс, основываясь на привычках и предпочтениях пользователя. Даже если такая машина не будет уметь "полноценно размышлять" по аналогии с мозгом человека, возможность безошибочного узнавания лиц, распознавания речи и команд – тоже неплохо для начала.
Тем, у кого есть время и желания подробнее разобраться в теории работы мемристоров и мемристорных систем, рекомендую почти 2-часовую видеозапись симпозиума Memristor and Memristive Systems Symposium, сделанную в декабре 2008 года, где ведущие учёные в этой области рассказывают о возможностях мемристоров в качестве потенциальных компонентов будущих наночипов.
Итого, в сухом остатке: мемристоры на сегодняшний день не только придуманы, но даже воплощены в "железе"; идей по практическому использованию мемристоров хоть отбавляй. До начала массового производства мемристорных устройств осталось всего ничего: "слепить" из отдельных мемристоров что-то более вразумительное и практичное нежели отдельный переключатель, а также научиться производить такие полезные устройства на конвейере. Пока это не случится, все разговоры о будущем мемристоров будут оставаться, мягко говоря, сплошной теорией, а говоря с практических позиций, пустым звоном.
Пациент будет жить!
Вот мы и добрались до самого интересного на сегодня, ради чего пришлось городить такое длинное вступление. В статье под названием Nanoscale Memristor Device as Synapse in Neuromorphic Systems, опубликованной в одном из свежих выпусков журнала Nano Letters, группа учёных с кафедры электротехники и вычислительных систем при Университете Мичигана (University of Michigan) утверждает, что им за один присест удалось поймать сразу двоих зайцев: создать функционирующее мемристорное устройство и сделать его из материалов, уже применяемых при производстве современных кремниевых чипов.
Созданное учёными мемристорное устройство состоит из расположенного снизу вольфрамового наноэлектрода, над который методом напыления нанесён 2-4-нм слой кремния, затем методом плазмохимического осаждения из газовой фазы нанесён 2,5-4,5-нм слой аморфного (a-Si) кремния, затем методом совместного напыления 20-30-нм слой серебра и кремния, и на самом верху расположен хромово-платиновый наноэлектрод. В практических экспериментах учёные использовали полученным таким образом мемристоры габаритами от 500 х 500 нм до 100 х 100 нм.
Изготовленная на базе таких мемристоров гибридная система, составленная из CMOS-нейронов и мемристорных синапсов, способна демонстрировать такое важнейшее свойство синапсов, как гибкое токовое реагирование в зависимости от периодичности воздействующего импульса. Так, при интервале между сигналами в 20 мс сопротивление между электродами составляло лишь половину от того, которое наблюдалось при 40-мс интервале между сигналами.
Этого уже более чем достаточно для доказательства возможности использования мемристоров в качестве синапсов в нейроморфных чипах с высокой коммуникабельностью и большой плотностью размещения информации, требуемых для высокоэффективных вычислений.
Что дальше?
Похоже, что по мере приближения конца кремниевой электроники, который ожидается где-то на рубеже 2020 года, Закон Мура в очередной раз будет чудным образом спасён – не мемристорами, так графеном, или ещё чем-нибудь. Десяток лет в запасе – по нынешним галопирующим темпам развития науки срок достаточно большой.
Что касается будущего мемристорной, или, если хотите, нейронной электроники, здесь наконец-то наступила некоторая определённость. Поскольку практичность применения мемристоров уже ни у кого не вызывает сомнения, а производство мемристорных чипов, судя по результатам исследований учёных из Университета Мичигана, вполне реально на существующих линиях по выпуску кремниевых чипов (разумеется, не без дополнительной доработки), на повестке дня остаётся один вопрос глобальной важности: кто и когда создаст первый чип, включающий в себя хотя бы десятки тысяч мемристоров, и сможет масштабировать экспериментальное получение единичных образцов на масштабы производственного техпроцесса.
Пусть для начала это будет не говорящий и думающий аналог человеческой головы, пусть это будет хотя бы аналог флэшки на пару килобайт. В конце концов, первый 16-битный процессор Intel 8086 – родоначальник современной архитектуры x86, обладал тактовой частотой 5 МГц и был выполнен всего лишь на 29 тысячах транзисторов, а во что это со временем вылилось...
Разумеется, как и у любой архитектуры, ещё не покинувшей стены лабораторий, у мемристорной электроники есть множество других неразрешённых проблем. Так, например, до сих пор не существует в физическом виде мемристора с внутренним источником питания, хотя уже есть лабораторные модели с применением активных компонентов. Про те проблемы, которые возникнут в процессе формирования мемристорно-нейронной логики, мы, возможно, пока даже не догадываемся.
И всё же приятно думать, что процесс пошёл в правильном направлении, и от появления "искусственной головы" нас отделяет всего лишь время, необходимое на преодоление ряда технических вопросов, а не череда недоказанных теорий, как это было совсем недавно. Пусть эта голова только покажется, а мы уж найдём воду, азот или другой способ, чтобы разогнать её производительность раза в полтора… Источники:
Обсуждение материала проводится здесь
