In-Memory Computing hat sich als eine der vielversprechendsten Techniken zur Realisierung von KI-Verarbeitung der nächsten Generation mit geringem Stromverbrauch erwiesen. Forscher haben die In-Memory-Computing-Technologie mit den meisten verfügbaren Arten von nichtflüchtigen Speichern getestet. Die potenziell komplementärste Speichertechnologie für diesen Zweck, MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory), war jedoch aufgrund ihres geringen Widerstands nicht praktikabel. Die Forscher von Samsung geben nun an, dass sie MRAM für In-Memory Computing(öffnet in einem neuen Tab) erfolgreich demonstriert haben, indem sie ein neuartiges 64 × 64 Crossbar-Array auf der Basis von MRAM-Zellen verwendeten.
Laut dem Artikel „A crossbar array of magnetoresistive memory devices for in-memory computing“, der am Mittwoch in Nature(opens in new tab) veröffentlicht wurde, bestand die wichtigste architektonische Innovation des Samsung-Forschungsteams darin, ein 64 × 64 crossbar array auf der Basis von MRAM-Zellen zu testen, „das das Problem des geringen Widerstands mit einer Architektur überwindet, die Widerstandssummierung für analoge Multiplikations- und Akkumulationsoperationen verwendet“. Bei der Demonstration von Samsungs neuer Technologie wurde dieses 64 x 64 Array mit integrierter Ausleseelektronik in 28-nm-CMOS-Technologie verwendet.
Die Teams des Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) haben in enger Zusammenarbeit mit dem Foundry Business und dem Semiconductor R&D Center von Samsung Electronics Tests mit der neuen MRAM-Lösung durchgeführt und ihre KI-Rechenleistung überprüft. In den Tests funktionierte das neue Gerät bei der KI-Berechnung gut und erreichte eine Genauigkeit von 98 % bei der Klassifizierung von handgeschriebenen Ziffern und eine Genauigkeit von 93 % bei der Erkennung von Gesichtern in Szenen.
MRAM hat einige sehr attraktive Qualitäten für In-Memory Computing, nämlich seine nichtflüchtige Natur, seine Betriebsgeschwindigkeit, seine Ausdauer und die Wirtschaftlichkeit der Großproduktion. Die Samsung-Wissenschaftler weisen jedoch darauf hin, dass der Einsatz von MRAM bisher nicht praktikabel war, da sein geringer Widerstand nicht zu der Architektur passte. Es muss hervorgehoben werden, dass die MRAM-Technologie keineswegs neu ist. Tom’s Hardware hat ihre Eigenschaften und Anwendungen in den letzten 15 Jahren mehrfach besprochen, wobei die praktische MRAM-Entwicklung bereits 1998 begann.
Diese neue Anwendung der MRAM-Technologie kann nicht nur für In-Memory-Computing verwendet werden, sondern Wissenschaftler glauben auch, dass sie als Plattform für das Herunterladen biologischer neuronaler Netzwerke dienen kann. Die Samsung-Forscher bemerken dazu: „In-Memory-Computing weist insofern Ähnlichkeiten mit dem Gehirn auf, als im Gehirn das Rechnen auch innerhalb des Netzwerks biologischer Speicher oder Synapsen stattfindet, also an den Punkten, an denen sich Neuronen berühren.“
Samsung plant, aufbauend auf diesem MRAM-Erfolg im Bereich des In-Memory-Computing weiter voranzuschreiten, um seine Führungsposition in der Speichertechnologie und Prozessorentwicklung zu festigen. Es ist schwer zu sagen, wie lange es dauern wird, bis diese Art von Technologie in Verbrauchergeräte wie PCs, Tablets und Smartphones einfließt.
