Учёные Санкт-Петербургского государственного университета создали новый метод построения логических элементов для современных компьютерных архитектур систем искусственного интеллекта.
Как сообщили ТАСС в пресс-службе вуза, технология позволит разрабатывать компактные и энергоэффективные микросхемы с энергонезависимым хранением состояний в памяти, работающей на новых физических принципах.
Сегодня для построения цифровых микросхем используется классическая КМОП-логика, но для систем искусственного интеллекта она подходит не в полной мере из-за ограничений производительности. Существует резкое расхождение в скорости работы процессора и оперативной памяти. Эти проблемы стимулировали развитие архитектур, где вычисления выполняются непосредственно «в памяти» или «рядом с памятью». Такие решения стали основой нейроморфных электронных устройств, обеспечивая асинхронность, максимальное распараллеливание и энергоэффективность.
Начальник научно-исследовательской лаборатории «Нейроморфная электроника и вычисления в памяти» Наталья Андреева пояснила, что новые логические элементы используют пары встречно-последовательно включённых ячеек резистивной памяти (ReRAM). Они совмещают функции вычисления и хранения данных при высокой плотности интеграции и интегрируются на заключительном этапе производства чипов с помощью метода молекулярного наслаивания.
Эти элементы рассматриваются как основа высокопроизводительных и энергоэффективных архитектур для вычислений рядом с памятью. Они обеспечивают выполнение логических операций и сохранение выходных состояний за один такт, что напрямую повышает быстродействие. Асинхронная запись состояний в ячейки происходит без дополнительных тактовых импульсов, что повышает надёжность вычислительных систем.
Профессор кафедры микро- и наноэлектроники Евгений Рындин отметил, что входные и выходные напряжения элементов соответствуют стандартным уровням КМОП-логики, что исключает необходимость в согласующих схемах и дополнительно снижает энергопотребление. Полная технологическая совместимость с КМОП-процессами достигается за счёт интеграции наноразмерных слоёв памяти на заключительном этапе производства интегральных схем, что позволяет внедрить разработку в серийное производство с минимальными экономическими затратами.
