类脑计算机来袭

    人们把计算机叫作“电脑”，但实际上，目前的电脑相距人脑还是有很大距离的。不过，科学家们说，马上，差距又要缩小了。我们即将迎来更像人脑的电脑。

    我们用Word软件来进行文字编辑工作。要写下“当我们撰写这篇文章时”这句话，计算机需要将Word文档转换成0和1表示的二进制机器语言，并且从中央处理器的暂存器通过一组数据传输线，转移到其他的物理存储单元。然后，这些数据会被处理单元转换成字符，并在屏幕上显示。为了防止这句话在计算机电源关闭后消失，表示这个句子的数据又将通过数据线传输并保存到更稳定的非易失性存储器中，例如硬盘。

    处理器与存储器之间要进行两次数据交换，因为现阶段的处理器没有存储功能，而存储单元又不能计算。这种处理器与存储器的分工方式是目前计算机的标准做法，即使在拥有多个处理器、可以进行最快速计算（称为并行计算）的高端计算机中，也是如此。问题在于，对于每个处理器来说，这种存储器与处理器之间的数据交换，限制了处理效率。

    科学家一直致力于设计一种同时具备计算和存储功能的元件。这就意味着要替换现在标准的计算机电路元件，即将晶体管、电容和电感替换成名为忆阻器、忆容器和忆感器的新元件。目前，研究人员已经制备出了新元件的样品，可能很快就能将这些新元件组装成一种新机器——“记忆计算机”。

像人脑一样运行

    记忆计算机并不是第一种将计算和存储融为一体的信息处理设备。一直以来，人类大脑就是以这种方式处理信息的。所以，记忆计算机是站在人类的肩膀上，其原型就是来自于大脑这个快速、高效的器官。

    虽然，用Word软件编辑一个句子时，计算机内部执行数据交换，只会消耗一丁点的能量，花费的时间也非常少。但想象一下，全球范围内的计算机反复执行着这样的操作，这将是一笔多大的能耗呢？但对这一问题，并不能通过不断地缩小晶体管的尺寸来解决。

    一些科学研究也因为这些急需解决的问题屡屡碰壁。一些只能通过密集计算解决的重要研究课题，都需要更强大的计算能力，例如构建全球气候变化模型等。通过避免代价高昂的、耗能耗时的中央处理器与内存之间的数据交换，记忆计算机可以大幅降低能耗。

    当然，记忆计算机并不是第一种将计算和存储融为一体的信息处理设备。一直以来，人类大脑就是以这种方式处理信息的。所以，记忆计算机是站在人类的肩膀上，其原型就是来自于大脑这个快速、高效的器官。

    许多研究表明，人类大脑平均每秒可执行1亿亿次操作，所需能量只有10～25瓦特。如果让一台超级计算机来完成同样的工作，需要消耗的能量超过人脑的1000万倍。除了能耗巨大，在处理一些模式识别等复杂任务时，比如从街道上嘈杂的汽车声中分辨出狗吠声，计算机也远不及我们的大脑。

    不同于我们目前的超级计算机，人脑完成计算的过程并不是分在两处进行，而是在相同的神经元和神经突触中完成。更少的信息交换，意味着能量消耗得更少，使用的时间也更少。计算机执行单次计算操作比人脑速度要快，但做到这一点，需要毫无技巧地利用计算机内的全部晶体管来执行计算任务。

记忆计算的三大元件

    在材料科学不断进步的基础上，人们终于能为计算机制造出大小合适而又能将计算功能和记忆功能集成在一起的元件。

    记忆计算元件能完成这样的任务：处理信息，并在断电后保存信息。这些新元件之一就是忆阻器。忆阻器根据当前流经的电量更改状态，较宽的管道意味着较小的电阻，而较窄的管道意味着较大的电阻。如果将电阻看作一个数值，电阻的变化当作一个计算过程，那么忆阻器就构成一个电路元件，可以处理信息并在电流消失后记住当前状态。这样，忆阻器将计算单元与记忆单元集成在了一起。

    科学家们发现，这些元件可以由各种各样的材料制成，大小可以仅有几纳米。极小的尺寸意味着，这类元件可以更密集地集成在一起，几乎可以轻易装进任何类型的小产品中。而且，这类元件也可以用半导体制造设备来生产，因此可以实现规模化生产。

    另一种用于记忆计算机的关键元件是忆容器。常规电容器是一种存储电量的元件，无论存储了多少电量，电容器都不会改变状态或电容值。而忆容器不仅能存储电量，还可以根据过去的电压来改变电容。这就赋予了忆容器存储和处理信息的双重能力。此外，因为忆容器可以存储电量，这些能量在计算过程中可以循环利用，有助于减少整机的能量消耗。

    一些用成本相对较高的铁电材料制作的忆容器已经进入市场，用作数据存储装置。但是，很多实验室仍然致力于研发更好的技术，使用成本更低的硅材料来制造该元件，以便使价格低到整台计算机都能用得起这种元件。

    第三种用于记忆计算的元件是忆感器。忆感器有两个终端，像忆容器一样存储电量同时又像忆阻器一样让电流通过。同样，忆感器也已有一些产品。只是因为这些产品依赖磁性大线圈，所以目前忆感器的体积还相当大，难以用于小型计算机。但是，就像几年前忆阻器的研制过程一样，材料科学的研究进展将会在不久的将来打破这种局面。

记忆计算的现实路径

    商业化的记忆计算芯片尚未进入市场，还需要完成测试、整合和设计操作系统等一系列工作。

    现今的并行计算机是通过大量的处理器，同时处理同一问题的不同部分，多个处理器之间通过信息交换，得出一个最终的解。显然，对于每个处理器来说，在与其他处理器交换信息时，仍然需要消耗很多能量和时间。而对于记忆计算来说，这些都不需要。因为不需要在单个或多个处理器之间进行来来回回的计算与存储，所以计算速度和能耗大大降低。

    尽管拥有明显优势，而且部分记忆计算元件已经拥有实验样品，但商业化的记忆计算芯片尚未进入市场。现阶段，一些初始版本的记忆计算机正由科研单位及少数几个制造商进行测试，以检验这些设计是否足够稳定可靠。

    科学家们认为，一些记忆计算设计在不久的将来就会得到应用。因为所有的元件都可以用现有设备制造，无须技术上的重大跨越。目前需要做的只是开发新的控制软件，因为目前人们尚不清楚，在记忆计算机上，使用什么样的操作系统最合适、最有效。

    科学家还希望找到一个最好的方法，将这些记忆元件整合进现有计算机。以下做法可能是一个较好的方案，即使用传统处理器来处理简单任务，例如本文开头提到的用Word处理语句，而用记忆元件去处理复杂、耗时的任务。我们要做的是搭建相关系统并测试，然后再搭建、再测试，直到把记忆元件成功整合进现有计算机。

    这项技术的远大前景确实激动人心。在构建和测试完成之后，计算机用户可能会拥有很小的装置，也许小到可以握在手中，却可以解决诸如模式识别、为地球气候变化建模等非常复杂的问题。难道你不愿意去排队买一个这样的计算设备吗？

    （本文由《环球科学》杂志社供稿）