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2024-11-23 23:29:00
- スタンフォードの科学者はSRAMとDRAMの組み合わせを検討している
- 新しいメモリ タイプは AI コンピューティングの問題の解決に役立ちます
- Gain Cell メモリは 2 つのタイプ間のギャップを埋めると考えられます
人工知能用のよりエネルギー効率の高いハードウェアの開発 (AI) システムのサポートは増加しており、メモリ テクノロジの向上に重点が置かれています。
DRAM (ダイナミック ランダム アクセス メモリ) の高密度と SRAM (スタティック ランダム アクセス メモリ) の速度を融合したハイブリッド タイプのメモリが、この取り組みの最前線にあります。
このプロジェクトはスタンフォード大学の電気技術者が主導しており、チームの目標は、現在の処理能力とエネルギー消費の制限に対処する、AI アプリケーション用のより高速で効率的なメモリ ハードウェアを作成することです。
AI の主要なボトルネックであるメモリ – ハイブリッド ゲイン セル メモリが救いの手を差し伸べる
この研究は CHIPS および科学法に基づいて資金提供されており、最近では米国国防総省のカリフォルニア・太平洋・北西部 AI ハードウェア ハブへの資金提供が 1,630 万ドル増加しました。
AI システムは、大量のデータを効率的に移動および処理できるハードウェアに大きく依存しています。ただし、メモリとロジックユニット間のデータの移動には時間がかかり、速度が低下します。 GPU そしてエネルギー消費量の増加につながります。
AI モデルが大規模かつ複雑になるにつれて、これらのメモリのボトルネックがより顕著になります。したがって、チップ上に直接配置された高速かつ高密度のメモリが、この問題の潜在的な解決策と考えられています。
スタンフォード大学の H.-S.電気エンジニアで AI ハードウェア ハブの議長であるフィリップ ウォン氏は、AI ハードウェアのエネルギー効率を高める上でのメモリの重要性を強調します。
ウォン氏のチームは、DRAM と SRAM の両方の利点を組み合わせた、ゲイン セル メモリと呼ばれる新しいタイプのメモリ設計に注目しました。ハイブリッド ゲイン セルは、DRAM のフットプリントが小さい中間点を提供しますが、SRAM の特徴であるより速い読み出し速度も提供します。
この新しい設計の主な違いは、従来の DRAM に見られるコンデンサではなく、2 つのトランジスタ (1 つはデータの書き込み用、もう 1 つは読み取り用) を使用していることです。これにより、ゲイン セルはデータをより確実に保持し、データ読み取り時の信号強度を高めることができます。
ゲイン セル メモリは、シリコンベースの設計では急速なデータ漏洩、酸化物ベースの設計では読み出し速度が遅いなどの制限に直面しています。しかし、スタンフォード大学のチームは、シリコントランジスタと酸化インジウムスズトランジスタを組み合わせて、デバイスの性能を大幅に向上させ、コンパクトな設置面積を維持しながら、より高速な読み出しを実現しました。
新しい設計は、64 ミリ秒ごとにリフレッシュする必要がある従来の DRAM よりもはるかに長い、5,000 秒以上データを保持できます。さらに、ハイブリッド メモリは酸化物 – 酸化物ゲイン セルよりも約 50 倍高速です。
ウォン氏は、この進歩を基本的な 3 段変速自転車から洗練された 20 段変速自転車への移行に例え、このメモリ技術の進化が DRAM、SRAM、フラッシュ メモリなどの従来の選択肢を超えて拡大することを強調しました。 「私たちは、設計者がより適切に最適化できるように、より良いオプションを提供したいと考えています。これはコンピューターを再設計する機会です」とウォン氏は述べています。
経由 IEEE
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