Класична комп’ютерна архітектура включає сховище даних (пам’ять) та модуль виконання обчислень (процесор). Але у неї є суттєвий недолік: для будь-якої обчислювальної операції дані потрібно «ганяти» з пам’яті в процесор та назад. Це суттєво обмежує продуктивність та збільшує споживання енергії. Тому науковці шукають пам’ять з вбудованою функцією обчислень. Такий прорив може зробити пам’ять IGZO DRAM, на яку наштовхнули дисплеї.
2-транзисторна 1-конденсаторна (2T1C) технологія на основі оксид індій-галію-цинку (IGZO) зазвичай використовується в екранах дисплеїв. Але дослідницька організація imec виявила її потенціал для аналогових обчислень у пам’яті (AIMC).
Підхід AIMC усуває обмеження традиційних цифрових обчислень, зокрема збільшує швидкість та енергоефективність, шляхом виконання обчислювальних завдань у самій пам’яті за допомогою аналогової технології. Це мінімізує енергоспоживання та прискорює швидкість обчислення.
Ключова перевага полягає в паралельній обробці та зберіганні даних в аналоговому форматі в пам’яті, що забезпечує швидший, ефективніший і енергозберігаючий режим обчислень. По суті, сама пам’ять стає частиною процесу обчислень, усуваючи потребу в передачі даних між окремими блоками.
Комірки IGZO DRAM мають величезні перспективи для аналогових обчислень у пам’яті завдяки значному зниженому енергоспоживанню в режимі очікування. Крім того, транзистори IGZO можуть бути оброблені в чипі на задній частині лінії (BEOL), дозволяючи розмістити поверх периферійної схеми, розташованої на передній частині лінії (FEOL). Це призводить до більш щільного масиву пам’яті без сліду FEOL.
На нещодавньому Міжнародному семінарі з пам’яті (IMW) 2023 року команди imec розглянули деякі проблеми, що залишилися, стратегії для оптимізації часу збереження комірки посилення та демонстрацію успішної роботи MAC у конфігурації масиву.
Дослідники дійшли висновку, що 2T1C та 2T0C (варіант без конденсатора) на основі IGZO (варіант без конденсатора) мають виняткові властивості для AIMC. У порівнянні з традиційною технологією на основі SRAM, вони пропонують чудову енергоефективність і щільність обчислень для додатків машинного навчання, особливо на етапі висновку. Комірки 2T0C ще більше перевершують ефективність площі.
