Учёные разработали ферроэлектрический дифференциал в памяти, способный выполнять вычисления непосредственно в памяти без использования отдельного процессора

Предлагаемый дифференциал обеспечивает энергоэффективность, особенно для периферийных устройств, таких как смартфоны, беспилотные автомобили и камеры видеонаблюдения.

В основе современных вычислений лежит архитектура фон Неймана. В таких системах память и вычислительные блоки разделены, что делает их крайне неэффективными.

Передача данных между вычислительными модулями и памятью приводит к задержкам и требует много энергии. Это явление известно как «бутылочное горлышко фон Неймана» и является одной из наиболее актуальных проблем современной вычислительной архитектуры.

Кроме того, для некоторых задач, таких как обработка изображений и видео, требуется слишком много памяти, поскольку для выполнения операций необходимы как текущие, так и предыдущие кадры.

Исследователи решили эти проблемы, используя динамическое поведение сегнетоэлектрических материалов.

Сегнетоэлектрические материалы обладают внутренней поляризацией, которая сохраняется при отсутствии внешнего электрического поля и может быть изменена при воздействии электрического поля.

Благодаря такому динамическому поведению сегнетоэлектрические материалы могут хранить и сохранять информацию в своей поляризации или ориентации диполей. Это явление известно как переключение доменов, где домен — это область материала с определённой поляризацией.

«Во время переключения сегнетоэлектрических доменов возникают измеримые токовые сигналы, поскольку переключение сегнетоэлектричества — это, по сути, изменение полярности диполя, которое должно генерировать электрический ток. Это явление редко встречается в других энергонезависимых материалах, где изменение параметров можно обнаружить только с помощью последующей операции считывания», — объяснил профессор Чунган Дуань из Восточно-Китайского педагогического университета.

Поэтому исследователи решили использовать сегнетоэлектрические конденсаторы в качестве дифференцирующих устройств. Конденсаторы по своей природе моделируют изменения во времени в зависимости от того, как в них накапливается заряд, что делает их идеальным кандидатом для дифференциальных операций.

Кроме того, способ, которым конденсатор накапливает и высвобождает заряд, имитирует работу памяти. Конденсатор запоминает, какой заряд он удерживает до разрядки, что позволяет хранить информацию в виде уровней напряжения на конденсаторе.

Это устройство известно как ферроэлектрическая оперативная память или FeRAM. Она энергонезависима, как флэш-память, то есть устройство сохраняет информацию даже при отключении питания в виде поляризации.

Исследователи создали пассивную крестообразную матрицу 40x40 из 1600 сегнетоэлектрических полимерных конденсаторов. Это означает, что в устройстве нет других активных компонентов, таких как транзисторы.

Конденсаторы могут выполнять вычисления напрямую, работая как оперативная память и центральный процессор в одном устройстве, что устраняет необходимость в передаче данных.

«Интересно, что переключение доменов в сегнетоэлектрическом конденсаторе может генерировать макроскопически обнаруживаемые токи в цепи. Когда ориентация сегнетоэлектрических доменов кодируется для хранения информации, переключение доменов даёт дифференциальную информацию на месте», — сказал профессор Тиан.

Это означает, что исследователи используют ток в качестве сигнала, напрямую указывающего на изменение между последовательными входными данными. По сути, устройство может выявлять различия между входными данными без дополнительных вычислений, а также записывать новые данные в память.

Исследователи продемонстрировали эту возможность с помощью эффективного обнаружения движения при обработке видео и вычисления производных первого и второго порядка.

Сегнетоэлектрический дифференциатор в памяти продемонстрировал энергоэффективность, потребляя около 0,24 фемтоджоуля (фДж) на дифференциальный расчёт при частоте 1 МГц (мегагерц).

По словам исследователей, их устройство на пять-шесть порядков эффективнее современных процессоров и графических процессоров, в частности Intel 12900 и NVIDIA V100.

Благодаря своей высокой эффективности эти устройства могут отлично подходить для периферийных вычислений, таких как обработка видео и изображений, а также для биомедицинских устройств, обрабатывающих данные ЭКГ/ЭЭГ в реальном времени.

Источник: techxplore.com

Комментарии: