Анализ и оценка рынка устройств на основе мемристоров | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря, печатный экземпляр отправим 1 января.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Экономика и управление

Опубликовано в Молодой учёный №19 (257) май 2019 г.

Дата публикации: 08.05.2019

Статья просмотрена: 916 раз

Библиографическое описание:

Белавин, А. А. Анализ и оценка рынка устройств на основе мемристоров / А. А. Белавин. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2019. — № 19 (257). — С. 105-107. — URL: https://moluch.ru/archive/257/58796/ (дата обращения: 16.12.2024).



В статье рассказывается об истории разработок мемристоров, их предполагаемых свойств, устройствах, использующих в своей работе мемристоры, также проведен анализ современного состояния рынка устройств на основе мемристоров и перспектив его развития.

Ключевые слова: мемристор, нейрокомпьютер, квантовый компьютер, архитектура фон Неймана, закон Мура.

Key words: memristor, neurocomputer, quantum computer, von Neumann architecture, Moore's law.

В XX веке было сделано столько открытий и изобретений как никогда за тысячелетия до этого. Одним из немаловажных изобретений стала разработка электронной вычислительной машины — компьютера. Компьютер — это не только машина, осуществляющая вычислительные операции, но и машина, включающая физические модули — продукты современных технологий.

Современные компьютеры, как считают исследователи, достигли пика своего развития — архитектура фон Неймана (магистрально-модульный принцип построения), на основе, которой построен компьютер, устарела. Закон Мура о ежегодном удвоении мощностей транзисторного компьютера скоро прекратит работать — существуют пределы увеличения числа транзисторов на микросхеме.

Выход в сложившейся ситуации лежит в области применения новых технологий, далеких от описанных выше принципов и законов. В начале XXI века заговорили о разработки новых компьютерных технологиях, разработке квантового, нейро-компьютеров.

Одним из новых векторов развития компьютерных и связанных с ними технологий лежит в области создания устройств, в основе которых будет устройство, которое одновременно может совершать вычислительные операции, использоваться как модуль памяти и в то же время быт энергонезависимым.

О возможности создания такого устройства еще в 1971 году заговорил профессором Калифорнийского университета в Беркли Леон Чуа (Цай Шаотан) [1].

Этот ученый в своих исследованиях сочетал прикладную теорию электрических схем и математическую симметрию, что позволило ему предсказать существование нового базового элемента — мемристора — резистор с памятью [1].

Мемристор содержит два вывода. При подключении к электрической батарее через него протекает электрический ток. Величина тока меняется во времени, в том числе и в зависимости от приложенного напряжения батареи. Для восстановления свойств памяти мемристора необходимо менять полярность подключения батареи [2].

Отличие мемристора от полупроводников заключается в том, что его свойства не зависят от электрического заряда, и не происходит утечки заряда при создании мемристоров нанометровых масштабов. Данные в мемристоре хранятся до тех пор, пока существуют материалы, из которых он изготовлен [2].

От теории мемристора созданной в 1971 г. до начала работ по его разработке прошло немало времени — только в конце 90-х гг. XX в. исследовательский центр HP Labs создал новую Лабораторию квантовых информационных систем, где велись и разработки мемристоров.

В 2008 г. сотрудник HP Labs Д. Струков заявил, что работа над мемристором показала, что данное устройство по своим принципам функционирования более напоминает функционирование синапсов. Поэтому стали говорить о том, что мемристор — это основа будущего нейрокомпьютера [1].

Начиная с 2010 г. работы над мемристорами в других лабораториях по всему миру ведутся в области разработки принципов построения реконфигурируемых систем на основе мемристоров [4].

Данные работы привели к появлению разных направлений: мем-емкостей («конденсаторов с памятью») и мем-индукторов («индуктивности с памятью»).

Например, компьютеры, созданные на основе мемристоров будут иметь новую архитектуру, отличную от архитектуры фон Неймана, которая предполагает, что каждое устройство выполняет свои функции.

Мемристорный компьютер предполагает, что каждый модуль будет независим от другого и выполнять и вычислительные функции, и функции хранения данных. Архитектура такого компьютера будет однородной — апгрейд компьютера будет выглядеть как увеличение числа модулей, а его ремонт — как замена вышедшего из строя модуля на работающий. Загрузки ОС как таковой не будет — включенный компьютер будет работать с того самого момента, как его выключили, да и самого понятия выключения для мемристорного компьютера не будет — выключение из сети переведет его в другое рабочее состояние. Кроме того, говоря о мемристорном компьютере как о нейрокомпьютере, следует полагать, что он будет самообучаем [2].

Кроме разработок компьютеров ведется работа над созданием резисторной памяти, которая заменит традиционные модули ОЗУ и постоянные запоминающие устройства как в обычных вычислительных системах, так и в высоконадежной аппаратуре, работающей в условиях космоса и атомных реакторов [3].

Применение мемристоров и мемристорных систем предполагает их использование при создании коммутаторов, модулей памяти, RFID-систем, распределенных сенсорных систем, нейропротезов, в области видеоаналитики, робототехники, обработки сигналов, систем защиты информации [5].

Все вышесказанное говорит о том, что на сегодняшний день нет устройств, работающих на мемристорах, которые можно запустить в массовое производство. Первая микросхема с мемристорами появилась всего лишь три года назад — в 2015 г. [4].

Но исследования в данной области идут полным ходом: за 10 лет (с 2005 по 2015 гг.) увеличилось число патентных заявок с 40 (2005 г.) до 158 (2015 г.), увеличилось число опубликованных научных работ с 2 (2005 г.) до 48 (2015 г.) [4].

Но уже можно говорить о складывающемся рынке мемристорных устройств — корпорации, которые начнут серийный выпуск таких устройств, готовятся к борьбе за спрос потребителей уже в 20-е гг. XXI в.

Сейчас этот сегмент рынка оценивается в 93 млрд. долларов США [4].

Спрос на устройства, работающих на основе мемристоров будет вызван тем, что они смогут заменить все виды памяти, позволят расширить функциональные возможности электроники за счет роста плотности компоновки элементов в чипах [4].

Мемристоры позволят увеличить быстродействие различных устройств. Мемристорные системы обладают уникальными свойствами — отключение от питания — один из рабочих режимов устройства, такие системы самообучаемы. Также популярность мемристоров будет вызвана и их энергонезависимостью [4].

Предполагается, что устройства на основе мемристоров, которые проще всего воплотить, будут реализованы на рынке твердотельной памяти — DRAM, Flash, SRAM [4].

Например, в 2017 г. наблюдался превышение спроса на Flash накопители. Кроме того, рынок продолжают завоевывать SSD устройства, чьи скоростные характеристики обмена информацией, превышают классические HDD. То есть, спрос на твердотельную память растет каждый год. Этот сегмент рынка сулит получение стабильной прибыли.

Это также одно из условий, почему стоит ожидать появление на рынке первых мемристорных устройств именно в виде модулей твердотельной памяти.

Затем, по мере того как компании, ведущие разработки устройств на основе мемристоров, освоят их производство, смогут вложить полученные доходы в дальнейшие научные разработки, стоит ожидать и появление мемристорных компьютеров.

Конечно, нужно оценивать и риски, которые будут мешать продвижению мемристорных устройств на рынке.

Это, прежде всего, большие капиталозатраты при переоснащении производства для создания мемристорных устройств [4], а также капиталозатраты других компаний, пользователей данных устройств.

Еще одной стороной будущего рынка устройств на основе мемристоров является конкуренция. С одной стороны, на первом этапе реализации модулей мемристорной памяти, рынок не будет охвачен жесткой конкуренцией — количество мемристорных устройств, выброшенных на рынок будет относительно небольшое и их стоимость будет велика, даже по сравнению с SSD устройствами. Затем по мере того, как мемристорные устройства будут становиться обыденностью, конкурентную борьбу проиграет любая компания, которая не начнет их производство и реализацию.

Таким образом, на сегодняшний день рынок устройств на основе мемристоров — это, прежде всего, рынок идей, рынок исследований и патентов. Реализация устройств на основе мемристоров произойдет в ближайшее будущее. Товар предложенный на данном рынке будет широко востребован.

Литература:

  1. Сайт 3dnews.ru / Мемристоры: пора переписывать учебники? [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://3dnews.ru/906763, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
  2. Сайт Академии тринитаризма / Никитин, А. И. Немного о мемристоре… [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.trinitas.ru/rus/doc/0023/001a/1052-nik.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
  3. Сайт Научно-исследовательского физико-технического института / Мемристивные системы [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.nifti.unn.ru/science/fpp_i_de/memristory/, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
  4. Сайт Национального исследовательского института Высшей школы экономики / Электроника нового поколения [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://www.hse.ru/data/2017/06/23/1170280784/ %2307 %20Реконфигурируемость(1).pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
  5. Сервер компьютерных классов Факультета информационных технологий НГУ / Галушкин, А. И. На пути к нейрокомпьютерам с использованием мемристоров / А. И. Галушкин [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://ccfit.nsu.ru/~tarkov/Memristive %20computing/Galushkin2013.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус., англ.
Основные термины (генерируются автоматически): устройство, SSD, компьютер, твердотельная память, DRAM, HDD, SRAM, модуль памяти, Мура, сегмент рынка.


Ключевые слова

нейрокомпьютер, квантовый компьютер, мемристор, закон Мура, архитектура фон Неймана

Похожие статьи

Принципы (архитектура) фон Неймана

В статье авторы рассказывают про архитектуры ПК и про принципы Джона фон Неймана, а также приводят направления критики его принципов.

Определение понятия искусственный нейрон, его истоки и принципы работы

В статье исследуют понятие искусственный нейрон, принципы работы и сравнения с биологическим нейроном.

Подходы к реализации алгоритмов машинного обучения в парадигме квантовых вычислений

В статье проанализированы подходы к реализации алгоритмов квантового машинного обучения в эпоху «зашумлённых» квантовых вычислений и выработаны рекомендации к их эффективному использованию применительно к практическим задачам. Также были выявлены сло...

Разработка обобщенной модели архитектуры нейрокомпьютера

Рассматриваются вопросы разработки обобщенной модели архитектуры концептуально нового поколения вычислительной техники — нейрокомпьютеров, принцип функционирования которых основан на принципах мышления человека. Показаны особенности структуры вычисли...

Искусственный интеллект и его влияние на экономику и бизнес

В статье автор обозначает степень влияния искусственного интеллекта на экономику и бизнес, а также рассматривает его возможности и проблемы.

Когерентная Машина Изинга и QUBO-решатели

В статье рассматривается вопрос появления и строения вычислительных машин, предназначенных для решения проблем бинарной оптимизации. Освещается применение Когерентной Машины Изинга как аппаратного средства их реализации и приводятся альтернативные ре...

Искусственные нейронные сети в военной сфере

В статье описаны разные архитектуры искусственных нейронных сетей, применение и общее введение в теорию искусственного интеллекта. Также в статье рассматривается применение в военной сфере.

Использование искусственных нейронных сетей для параметрической идентификации объектов

В статье рассматриваются методы и общая математическая модель параметрической идентификации объектов, а также описывается теоретическая возможность использования искусственных нейронных сетей в рамках решения данной задачи.

Перспективы внедрения технологии блокчейн

В данной статье ставится задача рассмотреть перспективы развития блокчейна путем исследования данной технологии в современном мире. Анализируются преимущества и недостатки блокчейна, а также состояние его рынка. Особое внимание уделяется практическим...

Искусственные нейронные сети. Нейросетевые технологии

В данной статье рассматриваются основные концепции и технологии, лежащие в основе искусственных нейронных сетей (ИНС). Исследование фокусируется на архитектуре нейронных сетей, их обучении и применении в различных областях, таких как распознавание об...

Похожие статьи

Принципы (архитектура) фон Неймана

В статье авторы рассказывают про архитектуры ПК и про принципы Джона фон Неймана, а также приводят направления критики его принципов.

Определение понятия искусственный нейрон, его истоки и принципы работы

В статье исследуют понятие искусственный нейрон, принципы работы и сравнения с биологическим нейроном.

Подходы к реализации алгоритмов машинного обучения в парадигме квантовых вычислений

В статье проанализированы подходы к реализации алгоритмов квантового машинного обучения в эпоху «зашумлённых» квантовых вычислений и выработаны рекомендации к их эффективному использованию применительно к практическим задачам. Также были выявлены сло...

Разработка обобщенной модели архитектуры нейрокомпьютера

Рассматриваются вопросы разработки обобщенной модели архитектуры концептуально нового поколения вычислительной техники — нейрокомпьютеров, принцип функционирования которых основан на принципах мышления человека. Показаны особенности структуры вычисли...

Искусственный интеллект и его влияние на экономику и бизнес

В статье автор обозначает степень влияния искусственного интеллекта на экономику и бизнес, а также рассматривает его возможности и проблемы.

Когерентная Машина Изинга и QUBO-решатели

В статье рассматривается вопрос появления и строения вычислительных машин, предназначенных для решения проблем бинарной оптимизации. Освещается применение Когерентной Машины Изинга как аппаратного средства их реализации и приводятся альтернативные ре...

Искусственные нейронные сети в военной сфере

В статье описаны разные архитектуры искусственных нейронных сетей, применение и общее введение в теорию искусственного интеллекта. Также в статье рассматривается применение в военной сфере.

Использование искусственных нейронных сетей для параметрической идентификации объектов

В статье рассматриваются методы и общая математическая модель параметрической идентификации объектов, а также описывается теоретическая возможность использования искусственных нейронных сетей в рамках решения данной задачи.

Перспективы внедрения технологии блокчейн

В данной статье ставится задача рассмотреть перспективы развития блокчейна путем исследования данной технологии в современном мире. Анализируются преимущества и недостатки блокчейна, а также состояние его рынка. Особое внимание уделяется практическим...

Искусственные нейронные сети. Нейросетевые технологии

В данной статье рассматриваются основные концепции и технологии, лежащие в основе искусственных нейронных сетей (ИНС). Исследование фокусируется на архитектуре нейронных сетей, их обучении и применении в различных областях, таких как распознавание об...

Задать вопрос