當我們寫下您現在正在閱讀的文字時，我們正在最好的計算機上打字，這些計算機是當今技術所能提供的：在處理重要的科學計算時，這些機器非常浪費能源且速度緩慢。它們是當今存在的所有計算機的典型代表，從您手中的智慧手機到全球最先進的計算設施中嗡嗡作響的數百萬美元的超級計算機。
我們正在使用 Word 寫作，這是一個非常好的程式，您可能也在使用。為了寫出“當我們寫下您現在正在閱讀的文字時”，我們的計算機必須將 0 和 1 的集合（Word 文件的機器表示）從臨時儲存區域移動並將其透過一堆電線傳送到另一個物理位置，即中央處理單元 (CPU)。處理單元將資料轉換為我們在螢幕上看到的字母。為了防止這個特定的句子在我們關閉計算機後消失，代表它的資料必須沿著那堆電線返回到更穩定的儲存區域，例如硬碟驅動器。
這種兩步洗牌之所以發生，是因為目前計算機記憶體無法進行處理，而處理器無法儲存記憶體。這是一種標準的分工，即使在進行最快型別的計算（稱為並行處理）的高階計算機中，也會發生這種情況，這些計算機具有多個處理器。問題是，每個處理器仍然受到此限制的束縛。
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科學家們一直在開發一種方法，將以前無法結合的事物結合起來：建立可以同時處理數字和儲存記憶的電路。這意味著用稱為憶阻器、憶容器和憶感器的新元件替換標準計算機電路元件，例如電晶體、電容器和電感器。這些元件現在以實驗形式存在，並可能很快組合成一種稱為憶阻計算機的新型機器。
憶阻計算機可能具有無與倫比的速度，因為它們具有雙重能力。憶阻計算機的每個部分都可以幫助計算問題的答案，這是一種比當今平行計算更有效的新版本。並且由於困難的問題是透過計算機的記憶體解決並直接儲存在該記憶體中，因此它們還將節省當前在機器內部來回傳輸資料所需的所有能量。這種全新的計算架構將改變所有型別的計算機的執行方式，從您手機中的微小晶片到龐大的超級計算機。事實上，這是一種類似於人腦工作方式的設計，在相同的神經元中儲存記憶和處理資訊。
這些新型憶阻計算機器應該更快——只需幾秒鐘即可完成當前機器需要數十年才能完成的計算——而且更小，並且使用更少的電力。完整的憶阻計算機尚未建成，但我們對元件的實驗表明，它們可能對計算機設計、全球可持續性、電力使用以及我們回答重要科學問題的能力產生巨大影響。
電子化、節能的大腦
在機器內部洗牌像我們的 Word 句子這樣的資料只需要一點點電力和幾分之一秒的時間。但是，如果您考慮一下當這種來回的能量在全球計算使用中成倍增加時會發生什麼，那將是一項巨大的操作。
在 2011 年至 2012 年期間，全球計算機資料中心的電力需求驚人地增長了 58%。不僅僅是超級計算機。加上每家每戶的每個小工具，從烤箱到筆記型電腦再到電視，現在都具有一定的計算能力。總而言之，資訊和通訊部門現在約佔全球電力消耗的 15%。到 2030 年，消費電子產品的全球電力使用量將等於美國和日本加起來目前的住宅總用電量，每年將花費 2000 億美元的電費。這種電力消耗是不可持續的。
我們無法透過將電晶體（數位電子學的基本元件）縮小到越來越小的尺寸來解決這個問題。《國際半導體技術路線圖》預測，電晶體行業很可能在 2016 年觸及技術瓶頸，因為可用的元件材料無法進一步縮小尺寸並保持其效能。
對一些緊迫問題的科學研究也將遇到瓶頸。只能透過重型計算解決的重要問題，例如全球天氣模式的預測或透過探索大型基因組資料庫來預測各種人群中疾病的發生，將需要越來越大的計算能力。憶阻計算機透過避免 CPU 和記憶體之間不斷傳輸資料的昂貴、耗電且耗時的過程，應該可以節省大量能源。
當然，它們並不是第一個在同一位置處理計算和儲存的資訊處理裝置。人腦正是這樣做的，憶阻計算的靈感就來自我們肩上這個快速、高效的器官。
根據許多估計，普通人腦每秒可以執行約 1000 萬億次運算，並且僅使用 10 到 25 瓦的功率即可完成。超級計算機需要比這多 1000 萬倍以上的功率才能完成相同的工作量。而且，計算機甚至無法接近執行諸如模式識別之類的複雜任務——例如，在嘈雜且不可預測的環境中，將狗叫的聲音與汽車經過的聲音區分開來——我們在嘈雜且不可預測的環境中完成的任務。與我們目前的超級計算機不同，大腦中的計算不是在兩個地方執行，而是由相同的神經元和突觸完成的。更少的洗牌意味著更少的能量消耗和更少的時間浪費在資訊傳輸上。計算機可以比人類更快地一次執行一個計算，但這需要所有蠻力的電晶體功率才能執行它們。
傳統上，計算機依靠其權力分立來防止程式和它們使用的資料在處理過程中相互干擾。電路中由新資料（例如，我們在 Word 中輸入的字母）引起的物理變化會改變和破壞程式或資料。如果處理器中的電路元件可以“記住”它們所做的最後一件事，即使在斷電後也是如此，則可以避免這種情況。資料仍然完好無損。
新型機器的三個部分
憶阻計算元件可以做到這一點：處理資訊並在斷電後儲存它。這些新裝置之一是憶阻器。要理解它，請想象一個管道，它的直徑根據水流方向而變化。當水從右向左流動時，管道會變寬，從而使更多的水流過它。當水從左向右流動時，管道會變窄，流過的水也會減少。如果水被關閉，管道會保持其最近的直徑——它會記住流過它的水量。
現在用電流代替水，用憶阻器代替管道。它會根據流過的電流量改變其狀態，就像水管改變直徑一樣——較寬的管道具有較小的電阻，而較窄的管道具有較大的電阻。如果您將電阻視為一個數字，並將電阻的變化視為計算過程，則憶阻器是一個電路元件，它可以處理資訊，然後在電流關閉後將其保持住。憶阻器可以將處理單元和記憶體的工作結合在一個地方。
憶阻器的概念來自 20 世紀 70 年代加州大學伯克利分校的電氣工程師 Leon O. Chua。當時，他的理論似乎不是很實用。用於製造電路的材料不像假想的水管那樣保留其最後狀態的記憶，因此這個想法似乎很牽強。但在過去的幾十年中，工程師和材料科學家能夠對他們製造的電路材料施加越來越多的控制，賦予它們新的特性。2008 年，惠普工程師斯坦利·威廉姆斯和他的同事製造出可以改變電阻並保持其改變狀態的儲存元件。他們將二氧化鈦製成寬度僅為幾十奈米（十億分之一米）的電子元件。在《自然》雜誌上發表的一篇論文中，科學家們表明，該元件保留了一種由流過它的電流歷史決定的狀態。假想的管道是真實的。（《大眾科學》是自然出版集團的一部分。）
事實證明，這些器件可以用各種各樣的材料製造，並且可以做得只有幾個奈米寬。較小的尺寸意味著可以在給定區域內封裝更多的器件，因此可以將它們塞進幾乎任何型別的小工具中。許多這些元件可以在我們現在用來製造計算機元件的同一半導體設施中製造，因此可以在工業規模上製造。
可用於憶阻計算的另一個關鍵元件是憶容器。普通電容器是儲存電荷的器件，但無論在其中沉積多少電荷，它們都不會改變其狀態或電容。在當今的計算機中，它們主要用於一種稱為動態隨機存取儲存器 (DRAM) 的特定型別的記憶體，該記憶體以就緒狀態儲存計算機程式，以便在處理器呼叫它們時可以快速上傳到處理器。然而，憶容器不僅儲存電荷，而且還根據施加到它的過去電壓來改變其電容。這賦予了它記憶體和處理能力。此外，由於憶容器儲存電荷（能量），因此能量可以在計算過程中迴圈利用，從而有助於最大限度地減少整個機器的能量消耗。（相比之下，憶阻器使用投入其中的所有能量。）
某些型別的憶容器，由相對昂貴的鐵電材料製成，已經在市場上銷售，並用作資料儲存裝置。但是研究實驗室正在開發由廉價矽製成的版本，從而將製造成本保持在足夠低的水平，以便在整個計算機中使用它們。
憶感器是憶阻計算的第三個要素。它有兩個端子，並且像憶容器一樣儲存能量，同時像憶阻器一樣讓電流流過它。憶感器也確實存在。但是它們非常大，因為它們依賴於大型線圈，因此很難在小型計算機中使用。然而，材料方面的進步可能會在不久的將來改變這種情況，就像幾年前憶阻器的情況一樣。
2010 年，我們開始嘗試證明憶阻計算可以比當前的計算機架構更好地處理計算。我們關注的一個問題是找到走出迷宮的方法。設計用於迷宮執行的程式長期以來一直是測試計算機硬體效率的一種方法。用於解決迷宮的傳統演算法以小的連續步驟探索迷宮。例如，最著名的演算法之一是所謂的靠牆走演算法。該程式沿著迷宮的牆壁追蹤其所有的曲折，避開牆壁盡頭的空白區域，並經過一次又一次的艱苦計算，從入口移動到出口。這種循序漸進的方法很慢。
我們在模擬中已經表明，憶阻計算將非常快速地解決迷宮問題。考慮一個憶阻器網路，每個憶阻器都位於迷宮的每個轉彎處，所有憶阻器都處於高電阻狀態。如果我們在入口點和出口點之間施加單個電壓脈衝，則電流將僅沿著解決方案路徑流動——它將被其他路徑中的死衚衕阻塞。當電流流動時，它會改變相應憶阻器的電阻。脈衝消失後，迷宮解決方案將儲存在僅那些改變了狀態的裝置的電阻中。我們已經一次性計算並儲存瞭解決方案。所有憶阻器同時平行計算解決方案。
這種並行處理與當前版本的平行計算完全不同。在當今典型的並行機器中，大量處理器計算程式的不同部分，然後相互通訊以得出最終答案。這仍然需要大量的能量和時間來在所有這些處理器及其相關的（但物理上不同的）儲存單元之間傳輸資訊。在我們的憶阻計算方案中，根本沒有必要這樣做。
當應用於計算機科學中我們所知道的最困難的問題型別之一時，憶阻計算真正顯示出優勢：計算一系列大型整數的所有屬性。這是計算機在嘗試破譯複雜程式碼時面臨的那種挑戰。例如，給計算機 100 個整數，然後要求它找到至少一個加起來為零的子集。計算機必須檢查所有可能的子集，然後對每個子集中的所有數字求和。它將逐個遍歷每種可能的組合，這導致處理時間呈指數級巨大增長。如果檢查 10 個整數需要一秒鐘，則 100 個整數將需要 1027 秒——數百萬萬億年。
與迷宮問題一樣，憶阻計算機可以在一步之內以真正的並行方式計算所有子集和總和，因為它不必將它們來回穿梭到處理器（或多個處理器）進行一系列順序步驟。單步方法只需一秒鐘。
儘管具有這些優勢，並且元件已經在實驗室中製造出來，但憶阻計算晶片尚未在市場上銷售。目前，早期版本正在學術機構和少數製造商處進行測試，以檢視這些未經測試的設計是否足夠堅固，可以在重複使用後取代當前由標準電晶體和電容器製成的儲存晶片。這些晶片是您在 USB 驅動器和固態儲存驅動器中找到的那種。測試可能需要很長時間，因為元件需要持續使用多年而不會發生故障。
我們認為，一些憶阻計算設計可能在不久的將來就可以使用。例如，在 2013 年，我們與義大利都靈理工大學的兩名研究人員 Fabio Lorenzo Traversa 和 Fabrizio Bonani 一起，提出了一個稱為動態計算隨機存取儲存器 (DCRAM) 的概念。目標是取代標準型別的記憶體，正如我們所討論的那樣，該記憶體用於在處理器呼叫程式和資料之前儲存程式和資料。在這種傳統記憶體中，構成程式的每個資訊位都由儲存在單個電容器上的電荷表示。這需要大量的電容器來表示一個程式。
但是，如果我們用憶容器代替它們，則程式所需的所有不同邏輯運算都可以用記憶體區域中數量少得多的憶容器來表示。當我們對憶容器施加不同的電壓時，憶容器幾乎可以立即從一種邏輯運算切換到另一種邏輯運算。諸如“執行x 與y 的與運算”、“執行x 與y 的或運算”和“否則執行z”之類的計算指令可以用兩個憶容器而不是大量的固定常規電容器和電晶體來處理。我們不必改變基本物理架構來執行不同的功能。在計算機術語中，這稱為多型性，即一個元素根據輸入訊號的型別執行不同操作的能力。我們的大腦擁有這種型別的多型性——我們不需要改變其架構來執行不同的任務——但我們目前的機器沒有它，因為它們處理器中的電路是固定的。當然，對於憶阻計算，由於這種計算發生在記憶體區域內，因此消除了與單獨處理器來回洗牌的耗時耗電過程，並且程式計算的結果可以儲存在同一位置。
這些系統可以使用當前的製造設施來構建。它們不需要技術上的重大飛躍。可能阻礙它們的是需要設計新的軟體來控制它們。我們尚不知道控制這些新機器的最有效作業系統型別。必須先製造機器，然後必須測試和最佳化各種控制系統。這與計算機科學家對我們目前的機器進行的設計過程相同。
科學家們還希望找到將這些新的憶阻元件整合到我們當前計算機中的最佳方法。保留當前的處理器來處理簡單的任務（例如計算本文開頭的 Word 句子）同時在同一機器中使用憶阻計算元件來處理更復雜和迄今為止耗時的操作可能是一個好主意。我們將需要構建、測試、重建和重新測試。
然而，考慮這項技術可能將我們引向何方是很有吸引力的。在構建和測試之後，計算機使用者可能擁有一個小型裝置，可能小到可以握在手中，它可以處理非常複雜的問題，例如，以非常精細的尺度進行模式識別或地球氣候建模。它可以一步或幾步計算步驟完成，而且能源和成本非常低。
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