 для обчислень в оперативній пам'яті.){kind=link}
Şirkət Samsung Yaddaşdaxili hesablamalar üçün MRAM (maqnitorezistiv təsadüfi giriş yaddaşı) texnologiyasını nümayiş etdirən dünyada ilk olduğunu elan etdi. Şirkətin “Yaddaşdaxili hesablamalar üçün çarpaz-array maqnitorezistiv qurğular” adlı məqaləsi Nature jurnalında dərc olunub.
Məlumat adətən prosessorun yüksək sürətli DRAM-da saxlanılır. Bununla belə, MRAM vəziyyəti dəyişir və məlumatların saxlanması və hesablanmasını birləşdirir, hər ikisinin eyni çipdə baş verməsinə imkan verir. Teorik olaraq, bu vəziyyətdə əməliyyatlar daha sürətli həyata keçirilir, çünki prosessorun yaddaşından məlumat ötürməyə ehtiyac yoxdur və əksinə. Bundan əlavə, elektrik enerjisinə əhəmiyyətli dərəcədə qənaət edilir, çünki məlumatların işlənməsi yaddaşda çox paralel şəkildə baş verir.
Bu nümayiş bir irəliləyişdir, çünki PRAM və RRAM kimi digər yaddaşdaxili hesablama həlləri artıq nümayiş etdirilsə də, işləyən MRAM-a nail olmaq, əsasən, aşağı müqavimətinə görə olduqca çətin olmuşdur. Standart yaddaşdaxili hesablama arxitekturasında MRAM-ın enerji səmərəliliyi üstünlüyündən istifadə etmək də mümkün deyildi.
Şirkət Samsung MRAM-ı müqavimət problemini həll etmək üçün standart Cari-Cəmi əvəzinə Müqavimət Cəmindən istifadə edən xüsusi MRAM massiv çipi ilə mümkün etdi.
Həll süni intellekt (AI) tətbiqləri ilə sınaqdan keçirildi və əl ilə yazılmış rəqəmlərin təsnifatında 98%, şəkillərdə üzlərin aşkarlanmasında isə 93% dəqiqlik göstərdi. Samsung iddia edir ki, MRAM texnologiyası AI emalı və yüksək performanslı AI çipləri yaratmaq üçün istifadə edilə bilər.
Məqalənin ilk müəllifi Dr. Seunchul Jung dedi: “Yaddaşdakı hesablama beynə o mənada bənzəyir ki, beyində hesablama bioloji yaddaş şəbəkələrində və ya sinapslarda – neyronların bir-birinə toxunduğu nöqtələrdə də baş verir. Əslində, MRAM şəbəkəmiz tərəfindən həyata keçirilən hesablamanın beynin indiyədək yerinə yetirdiyi hesablamadan fərqli məqsədi olsa da, belə bir bərk hallı yaddaş şəbəkəsi gələcəkdə beynin rabitəsini simulyasiya edərək beyni simulyasiya etmək üçün platforma kimi istifadə edilə bilər. beyin sinapsları."
Həmçinin oxuyun: