CAREER: iMPACT: Metaphysical and Probabilistic-Based Computing Transformation with Emerging Spin-Transfer Torque Device Technology

职业:iMPACT:利用新兴的自旋转移扭矩器件技术进行形而上学和基于概率的计算转型

基本信息

项目摘要

Effectively tackling the upcoming "zettabyte" data explosion requires a quantum leap in computing power and energy efficiency. However, with the Moore's law dwindling quickly, the physical limits of CMOS technology make it almost impossible to achieve high energy efficiency if the traditional "deterministic and precise" computing model still dominates. This CAREER proposal is inspired by applications in brain-like computing and aims at developing an alternative, non-Boolean, non-CMOS computing paradigm capable of overcoming the limitations in computational efficiency of digital CMOS technology posed by quantum-related device physics. This research, if successful, will offer a solution to tackle the upcoming "zettabyte" data explosion. In addition, the PI approaches the challenge of broadening participation from underrepresented minority groups in both bottom-up (public STEM education) and top-down (PhD students recruiting) manner. In particular, the PI and his team will use Orlando Science Center as the main platform to stimulate public interests through innovative exhibits and mini-lectures as well as engage in STEM education in the context of computing. This CAREER proposal revolves around the Metaphysical and Probabilistic Computing Transformation, an innovative paradigm that transcends deterministic computing by natively exploiting randomness-driven physical phenomenon, either from CMOS devices under extreme conditions or from emerging spin-torque devices. The ultimate goal is to achieve, for a wide-range of perception-based computing applications - and thus for applications where the human Brain performs better than current machines - more than 10 times improvement in computing performance, more than 100 times in energy efficiency, and more than 10 times in hardware robustness over the existing state-of-the-art.
有效应对即将到来的“泽字节”数据爆炸需要计算能力和能源效率的巨大飞跃。然而,随着摩尔定律的迅速衰退,如果传统的“确定性和精确”计算模型仍然占主导地位,CMOS技术的物理限制几乎不可能实现高能效。该职业提案受到类脑计算应用的启发,旨在开发一种替代的、非布尔、非 CMOS 计算范式,能够克服量子相关器件物理对数字 CMOS 技术计算效率的限制。这项研究如果成功,将为应对即将到来的“泽字节”数据爆炸提供解决方案。此外,PI还以自下而上(公共STEM教育)和自上而下(招收博士生)的方式应对扩大代表性不足的少数群体参与的挑战。特别是,PI及其团队将以奥兰多科学中心为主要平台,通过创新展览和迷你讲座激发公众兴趣,并参与计算背景下的STEM教育。该职业提案围绕形而上学和概率计算转型,这是一种创新范式,通过本机利用极端条件下的 CMOS 器件或新兴的自旋扭矩器件中随机驱动的物理现象来超越确定性计算。最终目标是,对于各种基于感知的计算应用,以及人脑比当前机器表现更好的应用,计算性能提高 10 倍以上,能源效率提高 100 倍以上,硬件稳健性比现有最先进技术高出 10 倍以上。

项目成果

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