Исследование проводилось под руководством Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) в тесном сотрудничестве с Samsung Electronics Foundry Business и Semiconductor R&D Center. Непосредственно изучением занимались авторы статьи – штатный научный сотрудник SAIT Сюнгчул Джун (Seungchul Jung), сотрудник SAIT и профессор Гарвардского университета Донхи Хам (Donhee Ham) и вице-президент по технологиям SAIT Санг Джун Ким (Sang Joon Kim).

Слева направо: сотрудник SAIT и профессор Гарвардского университета Донхи Хам (Donhee Ham), штатный научный сотрудник SAIT Сюнгчул Джун (Seungchul Jung) и вице-президент по технологиям SAIT Санг Джун Ким (Sang Joon Kim)

В стандартной компьютерной архитектуре данные хранятся в микросхемах памяти, а вычисления выполняются в отдельных микросхемах процессора.

В вычислениях в памяти предусмотрен иной механизм. Это новая вычислительная парадигма, обеспечивающая хранение данных и их вычисление в сети памяти. Благодаря тому, что эта схема может обрабатывать большой объем данных, хранящихся в самой сети памяти, без необходимости перемещения данных, при этом осуществляя этот процесс параллельно, энергопотребление существенно снижается. Таким образом, вычисления в памяти стали одной из перспективных технологий для создания полупроводниковых ИИ-процессоров следующего поколения с низким энергопотреблением.

Неудивительно, что исследования в столь перспективной области вычислений в памяти интенсивно ведутся во всем мире. Энергонезависимая память, в частности RRAM (резистивная память с произвольным доступом) и PRAM (память с фазовым изменением произвольного доступа), уже активно использовалась для демонстрации вычислений в памяти. MRAM, который относится к другому типу энергонезависимой памяти, имеет ряд таких преимуществ, как скорость работы, долговечность и крупномасштабное производство. Однако, в отличие от вышеупомянутых решений, MRAM было сложно использовать для вычислений в памяти из-за низкого сопротивления, из-за чего снижение энергопотребления при использовании в стандартной архитектуре вычислений в памяти было затруднительным.

Исследователи Samsung Electronics предложили решение этой проблемы с помощью архитектурной инновации. В частности, им удалось разработать чип с технологией MRAM, демонстрирующий вычисления в памяти с заменой стандартной архитектуры вычислений в памяти «сумма тока» на новую архитектуру вычислений в памяти «сумма сопротивления», которая решает проблему низкого сопротивления в MRAM-устройствах.

Исследовательская группа Samsung впоследствии протестировала производительность этого чипа MRAM для вычислений в памяти, запустив его для выполнения вычислений на базе искусственного интеллекта. Чип продемонстрировал точность в 98% при классификации рукописных цифр и 93% при обнаружении лиц в изображениях.

Внедрение MRAM в сферу вычислений в памяти позволит расширить границы возможностей энергоэффективных чипов с ИИ-технологиями следующего поколения.

Исследователи предполагают, что новый чип MRAM может не только использоваться для вычислений в памяти, но и служить платформой для загрузки биологических нейронных сетей. Эта идея соответствует концепции нейроморфной электроники, которую исследователи Samsung описали в статье, опубликованной в журнале Nature Electronics в сентябре 2021 года.

«Вычисления в памяти имеют сходство с мозгом в том смысле, что в мозге вычисления также происходят в сети биологической памяти, точнее в синапсах, где нейроны соприкасаются друг с другом, – сказал Сюнгчул Джун, первый автор статьи. – Хотя вычисления, выполняемые нашей сетью MRAM, имеют другие задачи, такая сеть твердотельной памяти может в будущем использоваться в качестве платформы для имитации мозга путем моделирования связи синапсов мозга».

Опираясь на свою ведущую технологию памяти и объединяя ее с технологией полупроводников, Samsung планирует и дальше расширять свое лидерство в области ИИ-процессоров следующего поколения.