人工智能时代正在推动记忆的创新

物联网将带动交通、医疗、零售、娱乐等产业的转型。大数据和人工智能,这些应用材料betwayapp统称为人工智能计算时代。

以前的计算时代是大型机/小型计算机,个人电脑/服务器和智能手机/平板电脑都得益于摩尔定律的进步,即二维缩放与性能的同时提高,功率和面积/成本也称为”PPAC。”“

虽然人工智能时代的应用正在蓬勃发展,摩尔定律正在减慢;因此,该行业需要超越二维扩展的突破,以新的方式驱动PPAC。明确地,我们需要新的计算架构,新材料,新结构,特别是节省面积的三维结构和先进的模具堆叠和异构设计包装。

人工智能时代的架构变化正在影响逻辑和记忆。机器学习算法大量使用了在通用逻辑中繁琐的矩阵乘法运算,这也推动了加速器及其记忆的发展。人工智能计算包括两个不同的内存任务:第一,存储计算的中间结果;第二,存储与训练模型相关的权重。

性能和功率在云端和边缘都很重要,记忆中的创新也会有所帮助。使用现有内存技术的一种方法是”近记忆大量的工作记忆被压缩,置于接近逻辑的物理位置,通过高速接口连接。作为例子,三维叠加和硅通孔正在获得牵引力。SRAM和DRAM的一个主要缺点是”工作记忆”在这些应用中,它们是不稳定的,需要持续的电源来保留数据,如权重。

为了降低云端和边缘的能量,设计师正在评估新记忆它将高性能与非易失性结合起来,因此只有在主动读写操作中才需要电源。三个主要的新存储器候选是磁随机存取存储器(MRAM)。相变RAM(PCRAM)和电阻RAM(RERAM)。

不用电荷,这三种材料都采用了新的材料,它们可以被设计成产生高、低电阻率状态,反过来又代表零和一。磁共振成像利用磁场方向的变化来控制电阻率。PCRAM使用材料排列的变化,从无定形到结晶。雷拉姆在一种材料中制造出一根细丝。pcram和reram都提供了电阻率中间阶段的可能性,允许在每个单元中存储多个位。

让我们研究一下人工智能时代的计算应用程序,以及它们是如何推动路线图中的创新的。

图1。人工智能时代正在推动半导体创新的复兴。

物联网边缘应用可分为低性能/低功耗应用和高性能/高功耗应用。

低性能/低功耗应用的例子是安全摄像头,它可以在使用点为人脸和语音识别等应用程序使用人工智能算法。设计目标是尽可能多地处理边缘数据,只向云端传输重要信息。由于采样频率较低,因此性能要求较低。包括备用电源在内的功耗至关重要,尤其是在电池驱动的设备中。

行业目前在边缘设备中使用SRAM内存。SRAM并不理想,因为它需要每个存储单元多达6个晶体管,有功泄漏功率高。SRAM在存储重量方面不节能,尤其是在低频设计中。作为替代方案,MRAM的晶体管密度有望提高几倍,实现更高的存储密度或更小的模具尺寸。MRAM的另一个关键特性是它可以设计成嵌入式系统芯片产品(SOCS)的后端互连层。MRAM可用于存储SOC的操作系统和应用程序,不再需要嵌入式闪存芯片,从而减少了系统芯片总数和成本。

高性能”近边”缺陷检测和医学筛查等应用需要更高的性能。一种称为自旋轨道扭矩MRAM(SOT-MRAM)的MRAM变种可能比自旋扭矩传递MRAM(STT-MRAM)更快、更低的功率。

云计算需要尽可能高的计算性能,培训需要大量的数据来接近机器学习加速器,这些加速器相应地具有大量的片上SRAM缓存,并辅以大量的,需要恒定功率的片外DRAM阵列。对于云服务提供商来说,电源使用很重要,因为数据在人工智能时代呈指数级增长,而且电网电力有限且价格昂贵。PCRAM是云计算架构的主要候选,因为它比DRAM提供更低的电源和成本,同时比固态和硬盘驱动器提供更高的性能。

超越这些领域”二进制的边缘,近边缘和云应用程序,对内存计算进行了研究。机器学习的频繁矩阵乘法运算可以在存储器阵列中执行。设计人员正在探索伪交叉点体系结构,其中权重存储在每个内存节点上。PCRAMRERAM甚至是铁电场效应晶体管(FEFET)都是很好的候选者,因为它们都有潜力实现每单元多比特存储。目前,RERAM似乎是这个应用程序最可行的内存。矩阵乘法可以利用欧姆定律和基尔乔夫法则在阵列内进行,而不需要在芯片内外移动权重。多级单元体系结构保证了新的内存密度级别,可以设计和使用更大的模型。要实现这些新的模拟存储器,需要对新材料进行广泛的开发和工程设计,而应用材betwayapp料正积极开拓一些领军人才。

随着摩尔定律的指数级进展放缓,人工智能时代将使数据呈指数级增长。这种紧张局势已经在推动体系结构的创新,材料,用于芯片堆叠和异构集成的三维结构和高级封装。内存越来越接近于人工智能计算引擎,最终,记忆可能成为人工智能计算的引擎。随着这些创新的展开,我们将看到性能的显著提高,功率和密度(面积/成本)-新兴内存经过优化以满足边缘的需求,靠近边缘和云。硬件的复兴将需要释放人工智能时代的全部潜力。

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