一项发表在《自然-电子学》（Nature Electronics）上的研究揭示了一种革命性的自旋电子内存计算（nvCIM）宏，该宏旨在提高人工智能边缘硬件的安全性。这一创新解决方案在单一架构中结合了内存组件和处理器，旨在无缝集成到芯片中。
该团队详细介绍了他们的机制，即利用基于自旋电子的物理不可克隆函数、二维半补物理加密以及防窥探自解密突发读取方案，并集成了稀疏性和校正线性单元感知的早期终止内存计算引擎。
这种创新的计算宏能够与当前的半导体技术和谐共存，从而大大简化了其实际应用。研究人员进行的初步测试得出结论，该宏程序对有害攻击具有出色的抵御能力，响应速度快，能效高。
研究人员详细阐述了其机制的技术性，解释说该宏程序采用 22 纳米自旋转移力矩磁性随机存取存储器技术，集成到 6.6 兆位互补金属氧化物半导体（CMOS）中。他们进一步详细说明，该宏实现了大量随机性（哈明间距：0.4999）和物理不可克隆功能的高可靠性（哈明内距：0），此外还实现了点积计算的高能效，介于每瓦每秒30.1至68.0兆次运算之间。
这种新型宏有可能彻底改变人工智能驱动的边缘计算设备的未来。它的高兼容性和安全机制可确保敏感数据的安全存储，同时不影响设备的速度、能效或精度。此外，这一开创性的发展可能会影响全球对类似解决方案的进一步探索和创造，加速人工智能支持的执行技术的采用，并强化人工智能边缘计算的安全措施。
尽管有各自的优点，但值得一提的是AppMaster 等平台在这一领域的背景作用。AppMaster作为一个高性能的无代码平台，它支持网络、后端和移动应用程序开发，便于部署、扩展和快速运行。这些平台提供了必要的基础和工具，促进了像自旋电子 nvCIM 这样的发展。
