现代信息化社会的发展很大程度上是建立在底层芯片技术的高速发展基础之上,然而随着当前半导体工艺技术水平的不断提高,其芯片底层元件尺度趋近物理极限,芯片容量增长速度的摩尔定律正在放缓,并终将失效,发展新的芯片技术迫在眉睫。传统半导体芯片只利用了电子的电荷属性。随着材料和器件的尺度的降低,其另一属性-自旋特性逐步显现重要影响力并引起了学术界的关注。自旋电子学是一门结合半导体和磁学的学科,同时关注电子的电荷和自旋两种属性,尝试发展出新一代的芯片技术,如磁随机存储器。近年来,随着人工智能的兴起,人们又发现纳米自旋电子器件的非线性和短时记忆效应可以用来开发非冯若依曼架构的自旋类脑芯片,在大数据处理和人工智能领域具有巨大的应用前景。自旋电子学可能在人工智能芯片技术领域有很大应用前景。本论文基于此背景下,基于自旋电子学器件,单个斯格明子磁畴壁忆阻器和24个自旋纳米振荡器,构建了一种基于物理硬件实现的神经网络模型-储备池模型,并利用微磁数值模拟探讨了这种基于自旋器件构建的储备池模型计算芯片在图片识别和复杂非线性动力学系统预测方面的性能。在正文第三章,我们首先对一篇关于利用储备池模型处理复杂非线性混沌现象的理论工作进行了详细分析,并初步重现了文章中的一些内容。根据前期分析和我们对自旋电子器件的非线性行为的理解,我们认为该储备池模型可以迁移到纳米自旋电子器件这一真实物理系统上进行探讨和性能测试。随后我们设计了两种纳米自旋电子器件:斯格明子磁畴壁忆阻器,涡旋型自旋纳米振荡器,并基于这两种自旋器件构建了储备池模型的神经网络,并分别用标准的图片识别(手写数字分类)和复杂非线性系统动力学行为预算任务(包括二阶非线性时间序列预测任务和十阶非线性时间序列预测)对其进行性能测试。我们对基于自旋电子器件构建的物理储备池模型的数值模拟结果和分析表明,基于斯格明子磁畴壁忆阻器和自旋纳米振荡器构建的储备池模型这一方法为机器学习计算类脑计算领域提供潜在应用价值。