- Cientistas de Stanford estão procurando combinar SRAM e DRAM
- O novo tipo de memória ajudaria a resolver problemas com a computação de IA
- A memória Gain Cell procura preencher a lacuna entre os dois tipos
O desenvolvimento de hardware mais eficiente em termos energéticos para sistemas de inteligência artificial (IA) está a receber cada vez mais apoio, com foco na melhoria da tecnologia de memória.
Um tipo híbrido de memória que combina a alta densidade da DRAM (Dynamic Random-Access Memory) com a velocidade da SRAM (Static Random-Access Memory) está na vanguarda desse esforço.
O projeto está sendo liderado por engenheiros elétricos da Universidade de Stanford, com o objetivo da equipe de criar hardware de memória mais rápido e eficiente para aplicações de IA que aborde as atuais limitações no poder de processamento e no consumo de energia.
Memória, um gargalo importante da IA – memória celular híbrida ganha para o resgate
Esta pesquisa está sendo financiada pelo CHIPS and Science Act, com um recente aumento de US$ 16,3 milhões em financiamento do Departamento de Defesa dos EUA para o Centro de Hardware de IA da Califórnia-Pacífico-Noroeste.
Os sistemas de IA dependem fortemente de hardware que possa mover e processar com eficiência grandes volumes de dados. No entanto, mover dados entre a memória e as unidades lógicas leva tempo, o que desacelera as GPUs e leva ao aumento do consumo de energia.
À medida que os modelos de IA se tornam maiores e mais complexos, estes gargalos de memória tornam-se mais pronunciados. Portanto, memórias mais rápidas e densas localizadas diretamente nos chips são vistas como uma solução potencial para esse problema.
H.-S. da Universidade de Stanford. Philip Wong, engenheiro elétrico e presidente do AI Hardware Hub, enfatiza a importância da memória para tornar o hardware de IA mais eficiente em termos energéticos.
A equipe de Wong recorreu a um novo tipo de design de memória chamado memória Gain Cell, que combina as vantagens de DRAM e SRAM. A célula de ganho híbrida oferece um meio-termo que ocupa o pequeno espaço da DRAM, mas também fornece velocidades de leitura mais rápidas características da SRAM.
A principal diferença neste novo design é o uso de dois transistores – um para gravação de dados e outro para leitura, em vez do capacitor encontrado na DRAM tradicional. Isso permite que a célula de ganho retenha dados de forma mais confiável e aumente a intensidade do sinal quando os dados são lidos.
A memória Gain Cell enfrentou limitações, como rápido vazamento de dados em designs baseados em silício e velocidades de leitura mais lentas em designs baseados em óxido. No entanto, a equipe de Stanford combinou um transistor de silício com um transistor de óxido de índio e estanho, melhorando significativamente o desempenho do dispositivo, oferecendo leituras mais rápidas e mantendo um tamanho compacto.
O novo design pode armazenar dados por mais de 5.000 segundos, muito mais do que a DRAM tradicional, que precisa ser atualizada a cada 64 milissegundos. Além disso, a memória híbrida é cerca de 50 vezes mais rápida do que as células com ganho de óxido-óxido.
Wong compara esse avanço à transição de uma bicicleta básica de 3 marchas para uma sofisticada bicicleta de 20 marchas, enfatizando que essa evolução da tecnologia de memória se estenderá além das opções tradicionais como DRAM, SRAM e memória flash. “Queremos oferecer melhores opções para que os designers possam otimizar melhor… é uma oportunidade para reestruturar computadores”, disse Wong.
Através IEEE
