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Computerchips mit integriertem Gedächtnis

Neue Typen elektronischer Bauteile überwinden die traditionelle Trennung zwischen Rechnen und Speichern und ähneln in dieser Hinsicht eher Neuronen als Transistoren. Das bietet die Aussicht auf einen gewaltigen Leistungszuwachs.
Memcomputer

Die Worte, die Sie gerade lesen, haben wir auf einem Spitzenprodukt moderner Technik geschrieben – einem Gerät, das eigentlich unfassbar viel Energie und Zeit verschwendet. Unter diesem Problem leiden alle heute gängigen Computer, vom Smartphone bis zu den ganze Hallen füllenden und millionenteuren Supercomputern in den größten Rechenzentren der Welt.

Um "die Worte, die Sie gerade lesen" auf den Bildschirm zu bringen, muss unser Rechner eine Liste aus Nullen und Einsen – seine interne Repräsentation des Dokuments – über elektrische Leitungen von seinem Arbeitsspeicher an einen anderen Ort verschieben, die zentrale Recheneinheit (central processing unit, CPU). Diese wandelt die Daten dann in Buchstaben um, die auf dem Monitor erscheinen. Damit unser Werk beim Abschalten des Computers nicht verloren geht, müssen die Daten abermals über einen Draht in einen dauerhaften Speicher befördert werden, etwa eine Festplatte.

Die doppelte Datenwanderung findet statt, weil – bislang zumindest – Rechner nicht speichern und Speicher nicht rechnen können. Und diese klassische Arbeitsteilung bremst auch die modernsten Parallelrechner mit mehreren Prozessoren auf jedem Chip aus. ...

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  • Quellen und Literaturtipps

Di Ventra, M., Pershin, Y. V., Chua, L. O.: Putting Memory into Circuit Elements: Memristors, Memcapacitors, and Meminductors. In: Proceedings of the IEEE 97, S. 1371 – 1372, 2009

Di Ventra, M., Pershin, Y. V.: The Parallel Approach. In: Nature Physics 9, S. 200 – 202, 2013

Pershin, Y. V., Di Ventra, M.: Experimental Demonstrations of Associative Memory with Memresistive Neural Networks. In: Neural Networks 23, S. 881 – 886, 2010

Pershin, Y. V., Di Ventra, M.: Solving Mazes with Memristors: A Massively Parallel Approach. In: Physical Review E 84, 2011

Traversa, F. L. et al.: Dynamic Computing Random Access Memory. In: Nanotechnology 25, 2014

Die neue Computer-Ära. Spektrum der Wissenschaft Spezial, Physik, Mathematik, Technik 3/2013