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I ricercatori Samsung bypassano la natura a bassa resistenza della MRAM e aggiungono capacità di elaborazione in-memory

La MRAM con capacità di elaborazione in-memoria è più adatta per le applicazioni alimentate dall'AI. (Fonte: Samsung)
La MRAM con capacità di elaborazione in-memoria è più adatta per le applicazioni alimentate dall'AI. (Fonte: Samsung)
La bassa resistenza intrinseca della MRAM è stata aggirata usando un array di 64 x 64 celle MRAM che supportano anche capacità di elaborazione in-memoria, rendendola altamente efficace per le applicazioni AI-powered. Strutture MRAM più complesse potrebbero infine essere utilizzate per memorizzare reti neuronali biologiche.
Bogdan Solca, 🇺🇸 🇪🇸 ...

Samsung è attualmente il più grande sostenitore delle soluzioni di in-memory computing, poiché queste potrebbero portare l'elaborazione AI a basso consumo al livello successivo. Abbiamo visto Samsung implementare funzionalità di elaborazione in-memory nei suoi chip HBM di fascia alta l'anno scorso, ma l'azienda sudcoreana sta ora esplorando la possibilità di aggiungere questa caratteristica ad altri tipi di memoria. MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory), per esempio, sembra avere il più alto potenziale per le applicazioni AI-powered con elaborazione in-memory, eppure la sua bassa resistenza impedisce ai ricercatori di sperimentarla in questo senso. Samsung è recentemente riuscita a bypassare questo problema, presentando una soluzione con un array di 64 x 64 crossbar di celle MRAM in grado di gestire l'in-memory computing.

Il team di ricerca SAIT guidato dai dottori Seungchul Jung, Donhee Ham e Sang Joon Kim ha messo insieme un documento pubblicato da Nature, che dettaglia come l'array MRAM 64 x 64 crossbar aggira le limitazioni di bassa resistenza attraverso "un'architettura che utilizza la somma di resistenza per operazioni analogiche di moltiplicazione-accumulazione". Questa soluzione è stata testata con diverse applicazioni AI, ed è riuscita a identificare con precisione le cifre scritte a mano il 98% delle volte, mentre il rilevamento dei volti ha funzionato il 93% delle volte.

La MRAM è in sviluppo da più di 2 decenni, ma i suoi usi sono abbastanza limitati a causa dei problemi di bassa resistenza. I ricercatori di Samsung hanno identificato che la natura non volatile della MRAM combinata con la sua velocità operativa, la resistenza e i bassi costi per la produzione su larga scala sembrano essere molto adatti per le applicazioni di elaborazione in-memoria, e così hanno ideato la soluzione della barra trasversale. Dispositivi MRAM più complessi potrebbero infine essere utilizzati per memorizzare reti neuronali biologiche, come i ricercatori Samsung notano che "l'in-memory computing richiama la somiglianza con il cervello nel senso che nel cervello, il calcolo avviene anche all'interno della rete di memorie biologiche, o sinapsi, i punti in cui i neuroni si toccano l'un l'altro".

Mentre la MRAM ha i suoi chiari vantaggi per le applicazioni AI-powered, non è ancora chiaro se può sostituire le attuali soluzioni DRAM per i dispositivi di livello consumer. Samsung molto probabilmente spingerà per l'adozione della MRAM, ma, a seconda del prezzo, questa tecnologia potrebbe essere utilizzata solo nei server e HPC all'inizio.

 

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(Fonte: Samsung)
(Fonte: Samsung)
Bogdan Solca
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Ninh Duy
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Bogdan Solca, 2022-01-15 (Update: 2022-01-15)