电子的另一个特性：自旋

在过去的50年里，所有电子设备都是由晶体管驱动的，这些微型设备依赖于电子的一个基本属性——电荷。所有的计算都是通过对电荷的充放电实现的。但电荷还有另一个属性：自旋。现在电荷的这个属性，可能推动从经典计算到概率计算甚至量子计算的发展。

改变自旋需要的能量小得多

尽管名字叫自旋，但自旋并不意味着电子在旋转，而是它的量子特性，你可以把它想象成一个可以指向南北的小磁铁。自旋状态可以用来存储信息，就像电脑里的0和1一样。

几乎在所有电子设备中，我们都使用电子电荷来处理和存储数据，但移动这些电荷需要相当多的时间和能量，还会产生大量的热量。而与移动电荷不同，自旋会停留在同一个位置，因此改变它所需的能量要少得多，这就是自旋电子学的核心思想。在自旋电子学中，我们利用一个电子的自旋将另一个电子引入到新的方向，由于这是一种量子效应，它与量子力学密切相关，这也是它如此强大的原因。

使用自旋，可以将存储和计算结合到一起

事实上，这并不是一项全新的技术，它已经被用于硬盘驱动器。然而，该领域的最新进展表明，我们可以将同样的技术用于下一代计算。当今人工智能计算的最大瓶颈之一是内存和处理器在物理上是分离的。这意味着每次计算机执行某项操作时，它都必须不断地在处理器和内存之间来回移动数据，这需要花费大量时间，速度很慢，而且会消耗大量能量。

如果使用自旋，我们可以构建将内存和计算结合在一起的芯片，这将解锁一种全新的计算方式。计算就发生在数据存储的地方，这将节省大量的时间和能量。对于需要处理海量数据（例如数万亿个参数）的AI来说，这将是划时代的变化。

目前最有前景的技术：MTJ 磁隧道结

这项技术有很多种，但在最近的研究中，最有前景的技术是基于所谓的MTJ（磁隧道结）。这些技术基于磁态，这些MTJ器件已经被世界各地的公司广泛采用，并实现了大规模生产。其基本器件本身由两层特殊材料组成，中间由一层超薄绝缘层隔开，这层绝缘层通常厚度为1纳米甚至更薄。

MTJ器件就像一个公寓，里面有两个房间，中间有一扇门。每个房间里都有一个自旋，如果两个房间的自旋都指向相同的方向，就意味着门是打开的，电流可以流过，这就是0。如果自旋指向相反的方向，门就是锁着的，这就是1。更酷的是，即使你切断电源，自旋仍然会保持原状态。

自旋的计算基于量子效应

如今晶体管技术已经突破了2纳米，实际上已经进入了埃米级时代。芯片开始遇到量子隧穿效应，即电子可以穿过它本不该穿过的屏障。这会导致器件泄漏，使其难以控制，这也是晶体管技术能够继续发展的最大限制之一。

虽然尺寸缩小会破坏传统晶体管，但实际上却对自旋电子器件有利，因为这些器件正是基于这种量子效应构建的。，因此它们不是对抗量子隧穿效应，而是利用它。在这种新方法中，电子不需要进行物理移动，它们只需穿过我们之前讨论过的微小绝缘屏障即可，而它们能否穿过取决于自旋。这使得这些器件非常适合亚纳米尺度的应用。我们可以在这些设备中写入数据，但同时我们也可以用它们进行计算。事如果我们将这个设备连接成一排，我们就可以实现所谓的内存计算。

能更高效地进行乘法累加计算

自旋电子学令人着迷，它为计算开辟了一个全新的领域，它与量子力学有着深度的交叠。假设我们想用这项技术计算两个矩阵的乘法。使用一个由这些器件组成的2*2网格，这些器件存储权重，而输入则按行排列。每个器件都充当一个微型开关，那么当我们将输入信号1施加到第一个器件时，它让电流通过，这就是我们的乘法。而当我们将输入0施加到第二个器件时，它不会让电流通过，结果为0。在输出端将电流相加，这实际上就是乘法累加运算。

这样，我们在自旋电子学中以模拟的方式利用自旋完成了乘法累加运算，这是所有现代人工智能工作负载背后的核心操作。由于处理过程是在内存中完成的，无需对数据进行来回搬运，因此非常高效。甚至可以做到在短短几皮秒内翻转引脚状态，非常高效，比移动电荷或处理电阻存储器要快得多。

已应用于磁阻存储器，正在探索用于计算

迄今为止，自旋电子学最明显的应用之一就是存储器。磁阻存储器就是用自旋来存储比特，向上表示1，向下表示0。它速度快、耐用，即使在断电的情况下也能保存数据。已经应用于硬盘，并在飞机、手机和汽车上进行测试。

研究人员正在探索将这项技术用于计算。其中最令人兴奋的是概率计算。这种方法利用环境中的噪声进行计算。事实证明，它非常适合解决诸如根优化之类的问题，比如为Uber寻找最优路线，或者为生成式AI模型（例如基于扩散的模型）提供支持。首先在图像中添加噪点，然后反向创建图像。

Intel正在研究自旋量子比特

自旋电子学也推动了混沌计算的发展。英特尔正在研究自旋量子比特的方案，他们实际上正在使用量子点技术构建量子计算机，基本上就是将信息编码在单个电子的自旋中。而且这项技术基于硅技术构建，具有巨大的商业潜力。所以，自旋电子学不仅仅是一项新技术，它还是一种全新的计算思维方式。

面临制造和可靠性的挑战

当然，这项技术仍面临诸多挑战。主要挑战在于制造和可靠性。这些器件由厚度仅为几个原子的材料构成，如果一个芯片包含数十亿个器件，那么在这种规模下，即使是材料发生微小变化，也会导致切换过程无法预测。电子穿过的隧道势垒需要达到1纳米甚至更薄才能实现快速切换，但这使其变得脆弱，限制了我们实际使用的次数。

制造是另一个巨大的挑战，因为自旋电子学材料并不总是能很好地与半导体制造工艺兼容，将其与现有技术集成并进行规模化生产可能非常棘手。但商用磁阻存储器已经看到了真正的进展。例如，Everspin Technologies 正在与 Global Foundries 合作，在 28 纳米及以下节点大规模生产此类器件。

另一项挑战：规模化控制自旋

另一个挑战是控制自旋，尤其是在规模化的情况下，一个芯片上可能有数十亿个微型设备。来自日本的研究人员找到了一种令人惊讶的方法，那就是用激光来实现。他们找到了一种利用光束控制半导体薄层自旋模式的方法。到目前为止这种方案只能在极低的温度下工作，所以下一步是让它在室温下工作。

最早的应用：存储器、量子计算、传感器

自旋电子学研究正在经历快速发展，虽然还处于早期阶段，但第一个真正的影响可能不会出现在逻辑器件或下一代计算领域，影响可能首先体现在三个主要领域：存储器、量子计算和传感器。

一些公司已经开始行动。Everspin Technologies已经将该技术用于一些物联网芯片中； NVE Corporation专注于自旋电子传感器和存储；美光和IBM也在对量子和基于自旋的逻辑进行深入研究。