
三星半导体宣布 , 通过结构创新 , 实现了基于MRAM(磁阻随机存取存储器)的内存内计算(In-Memory Computing) , 进一步拓展了三星的下一代低功耗人工智能芯片技术的前沿领域 。在传统的计算体系中 , 内存中的数据要转移到处理芯片的数据计算单元中进行处理 , 对于带宽、时延要求非常高 。
内存内计算则是一种新的计算模式 , 也可以叫做“存算一体化” , 在内存中同时执行数据存储、数据计算处理 , 无需往复移动数据 。
【三星|准确率98%!磁阻内存内计算全球首秀】
同时 , 内存网络中的数据处理是以高度并行的方式执行 , 因此提高性能的同时 , 还能大大降低功耗 。
对比其他存储器 , MRAM磁阻内存在运行速度、寿命、量产方面都有明显优势 , 功耗也远低于传统DRAM , 关键是还具有非易失的特点 , 即断电不会丢失数据 。
不过一直以来 , MRAM磁阻内存很难用于内存内计算 , 因为它在标准的内存内计算架构中无法发挥低功耗优势 。
三星研究团队设计了一种名为“电阻总和”(resistance sum)的新型内存内计算架构 , 取代标准的“电流总和”(current-sum)架构 , 成功开发了一种能演示内存内计算架构的MRAM阵列芯片 , 命名为“用于内存内计算的磁阻内存交叉阵列”(crossbar array of magnetoresistive memory devices for in-memory computing) 。
这一阵列成功解决了单个MRAM器件的小电阻问题 , 从而降低功耗 , 实现了基于MRAM的内存内计算 。
按照三星的说法 , 在执行AI计算时 , MRAM内存内计算可以做到98%的笔迹识别成功率、93%的人脸识别准确率 。
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