02 Марта 2026
Данное исследование знаменует собой важный шаг на пути к созданию более компактных, эффективных и экологичных вычислительных устройств с широкими перспективами применения в области искусственного интеллекта (ИИ), обработки больших объемов данных, беспроводной связи следующего поколения, а также робототехники, центров обработки данных и сетей 5G/6G.Основанный на архитектуре вычислений в памяти, чип превосходно справляется с преодолением недостатков традиционных вычислительных систем, вызванных частыми передачами данных между памятью и процессорами, что является его основным преимуществом. Минимизируя внутреннее перемещение данных, конструкция обеспечивает более высокую энергоэффективность и более быструю обработку. Команда продемонстрировала полностью интегрированный аналоговый ускоритель, изготовленный с использованием стандартной технологии CMOS, способный решать как линейные, так и нелинейные системы уравнений.
Чип объединяет два программируемых резистивных массива памяти 64×64, ячейки памяти которых расположены в виде сетки. Каждая ячейка построена на основе технологии статической оперативной памяти (SRAM) в сочетании с интегрированными резисторами для обеспечения многоуровневого программируемого сопротивления. В нем используются аналоговые компоненты обработки, включая операционные усилители и аналого-цифровые преобразователи, образующие новую архитектуру аналоговых вычислений.
Такая конструкция позволяет выполнять сложные вычислительные задачи непосредственно в структуре памяти, устраняя необходимость передачи данных на внешние процессоры и тем самым значительно сокращая задержку вычислений. Экспериментальные результаты показывают, что, достигая точности, сравнимой с традиционными цифровыми системами, чип обеспечивает меньшее энергопотребление, более короткое время вычислений и меньшие габариты.
Исследовательская группа отметила, что этот интегрированный чип демонстрирует промышленную жизнеспособность инновационных архитектур, таких как аналоговые вычисления. В настоящее время команда работает над продвижением технологии к реальным приложениям, особенно в области искусственного интеллекта, с целью снижения энергозатрат на вычисления.
Эта работа подчеркивает результаты международного сотрудничества между академическими кругами и промышленностью, в котором участвуют университеты и исследовательские группы из разных стран, и совместно продвигает разработку аналоговых вычислений в памяти для высокопроизводительных и энергоэффективных приложений.
Источник: Trendforce