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人工智能重振記憶體式運算架構(gòu)

業(yè)界開始重新審視十年前開發(fā)的處理器架構(gòu),看好速度較GPU更快1萬倍的所謂 ” 記憶體式運算 “ (In-Memory Computing;IMC),將有助于新一代AI加速器發(fā)展。

新創(chuàng)公司、企業(yè)巨擘和學術(shù)界開始重新審視十年前開發(fā)的處理器架構(gòu),看好它或許剛好就是機器學習(machine learning)的理想選擇。他們認為,“ 記憶體式運算 ” (In-Memory Computing;IMC)架構(gòu)可望推動新型的人工智能(AI)加速器進展,使其速度較現(xiàn)行的GPU更快1萬倍。72Sesmc

這些處理器承諾可在CMOS微縮速度放緩之際擴展晶片性能,而要求密集乘法累積陣列的深度學習演算法也正逐漸獲得動能。這些晶片雖然距離商用化上市還有一年多的時間,但也可能成為推動新興非揮發(fā)性記憶體成長的引擎。72Sesmc

例如,新創(chuàng)公司Mythic瞄淮在快閃記憶體(flash)陣列內(nèi)部進行神經(jīng)網(wǎng)路運算任務,致力于從類比領域降低功耗。該公司的目標是在2019年底量產(chǎn)晶片,成為率先推出這一類新晶片的公司之一。72Sesmc

美國圣母大學(Notre Dame)電子工程系系主任Suman Datta說:“ 在我們學術(shù)界大多數(shù)的人認為,新興記憶體將成為實現(xiàn)記憶體處理器(processor-in-memory;PIM)的技術(shù)之一。采用新的非揮發(fā)性記憶體將意味著創(chuàng)造新的使用模式,而記憶體式運算架構(gòu)將是關(guān)鍵之一?!?span style="display:none">72Sesmc

Datta指出,在1990年代,有幾位學者試圖打造這樣的處理器。諸如EXECUBE、IRAM和FlexRAM之類的設計都 “ 失敗了,而今,隨著相變記憶體(PCM)、電阻式RAM (RRAM)和STT MRAM等新興記憶體出現(xiàn),以及業(yè)界對于機器學習硬體加速器的興趣濃厚,開始振興這個領域的研究。不過,據(jù)我所知,大部份的展示都還是在元件或元件陣列層級進行,而不是一個完整的加速器?!?span style="display:none">72Sesmc

其中一家競爭對手來自IBM于2016年首次披露的 " 電阻處理器 “(Resistive Processing Unit;RPU)。這是一款4,096 x 4,096交叉陣列的類比元件。72Sesmc

IBM研究員Vijay Narayanan認為,” 其挑戰(zhàn)在于找出正確的類比記憶體元素是什么——我們正在評估相變、RRAM和鐵電?!?Vijay Narayanan同時也是一位材料科學家,他主要的研究領域是在高K金屬閘極。72Sesmc

在2015年,美國史丹佛大學(Stanford University)也曾經(jīng)發(fā)布在這一領域的研究。中國和韓國的研究人員也在追求這一理念。72Sesmc

為了實現(xiàn)成功,研究人員需要找到相容于CMOS晶圓廠的記憶體元件所需材料。此外,Narayanan說,”真正的挑戰(zhàn)“就在于必須在施加電壓時展現(xiàn)對稱的電導或電阻。72Sesmc

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IBM Research的材料科學家Vijay Narayanan表示,大多數(shù)用于AI的記憶體處理器仍處于研究階段,距離可上市的時間約三至五年 (來源:IBM)72Sesmc

關(guān)于未來電晶體的幾點思考

IBM至今已經(jīng)制造出一些離散式元件和陣列,但并不是一款具有4Kx4K陣列的完整測試晶片,也尚未采用目前所認為的理想材料。Narayanan表示,IBM的Geoff Burr在500 x 661陣列上采用相變材料進行深度神經(jīng)網(wǎng)路(DNN)訓練,而其結(jié)果顯示”合理的精確度和加速度“。72Sesmc

” 我們正穩(wěn)步前進,但了解還必須改善現(xiàn)有的材料,而且也在評估新材料?!?span style="display:none">72Sesmc

IBM希望使用類比元件,以便能夠定義多個電導狀態(tài),從而較數(shù)位元件更有助于為低功耗操作開啟大門。該公司還看好大型陣列可望成為平行執(zhí)行多項AI操作的大好機會。72Sesmc

Narayanan樂觀地認為,IBM可以利用其于高k金屬閘極方面累積的多年經(jīng)驗,找到調(diào)整AI加速器電阻的材料。他花了十幾年的時間,才將IBM在該領域的專業(yè)知識從研究轉(zhuǎn)向商業(yè)產(chǎn)品,并與格芯(Globalfoundries)和三星(Samsung)等業(yè)界伙伴合作。72Sesmc

展望未來,IBM將致力于開發(fā)閘極全環(huán)(GAA)電晶體,將奈米片用于7nm節(jié)點以外的應用。他認為這一類的設計并不存在根本的障礙,而只是實施的問題。72Sesmc

除了奈米片之外,研究人員正在探索負電容場效電晶體(FET),這些FET可在電壓變化很小的情況下提供較大的電流變化。從研究人員發(fā)現(xiàn)這種摻雜氧化哈是鐵電材料,而且可能相容于CMOS后,過去這五年來,這種想法越來越受到關(guān)注。72Sesmc

但Narayanan也說,” 目前還有很多反對者以及同時支持二者的人?!?span style="display:none">72Sesmc

” 我們的研究顯示,負電容是一種短暫的效應,“Notre Dame的Datta說,”因此,當極化開關(guān)切換時,通道電荷得以暫時啟動,而一旦暫態(tài)穩(wěn)定后就不會再取得任何結(jié)果?!?span style="display:none">72Sesmc

美國加州大學柏克萊分校(UC Berkeley)的研究人員則 ” 相信這是一種重要的”新狀態(tài)“。因此,故事仍在繼續(xù)發(fā)展中,可以說大部份的公司都在內(nèi)部進行評估中?!?span style="display:none">72Sesmc

編譯:Susan Hong72Sesmc

(參考原文:AI Revives In-Memory Processors,by Rick Merritt)72Sesmc

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Rick Merritt
EE Times硅谷采訪中心主任。Rick的工作地點位于圣何塞,他為EE Times撰寫有關(guān)電子行業(yè)和工程專業(yè)的新聞和分析。 他關(guān)注Android,物聯(lián)網(wǎng),無線/網(wǎng)絡和醫(yī)療設計行業(yè)。 他于1992年加入EE Times,擔任香港記者,并擔任EE Times和OEM Magazine的主編。
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