Концепты

Созданный в Европе аналоговый чип оказался в 5000 раз эффективнее цифровых решений

В Италии создали прототип аналогового процессора для тысячекратного ускорения обработки данных в сфере робототехники, ИИ и больших данных. Вычисления происходят в памяти процессора без пересылки данных, демонстрируя снижение потребления по сравнению с «цифрой» до 5000 раз.

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Обзор игрового QD-OLED WQHD-монитора Gigabyte AORUS FO27Q5P: на пределе возможностей

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Обзор телевизора Sber SDX-43U4169

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Обзор игрового 4K IPS-монитора Gigabyte M27UP: разнообразия ради

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года

 Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT 5.2/3DNews

Источник изображения: ИИ-генерация ChatGPT 5.2/3DNews

Исследователи давно движутся в сторону вычислений в памяти, чтобы сократить энергетический бюджет компьютеров на пересылку данных из памяти в процессор и обратно. Это характерное для классической архитектуры фон Неймана «узкое место», которое ведёт к снижению задержек и увеличению энергопотребления. Особенно перспективным вычисление в памяти обещает быть для реализации низкоуровневых операций линейной алгебры, требующих интенсивной обработки данных, в частности операций с матрицами и векторами.

Ранее умножение матрицы на вектор уже успешно демонстрировалось в подобных системах, тогда как реализация умножения обратной матрицы на вектор представляет собой более сложную задачу по причине высокой схемотехнической сложности. Исследователи из Миланского политехнического университета (Politecnico di Milano) представили интегрированный аналоговый ускоритель вычислений с замкнутым контуром обратной связи, предназначенный для обеих этих операций. Устройство реализовано на основе статической памяти с произвольным доступом (SRAM) и изготовлено по 90-нм КМОП-технологии.

Разработанный чип содержит два массива памяти размером 64 × 64, объединённых в аналоговую петлю обратной связи с использованием встроенных операционных усилителей, цифро-аналоговых и аналого-цифровых преобразователей. Такая архитектура позволяет выполнять операции инверсии матриц непосредственно в памяти, без необходимости передачи данных во внешние вычислительные блоки. Экспериментально показано, что ускоритель способен эффективно решать системы дифференциальных уравнений методом рекурсивной блочной инверсии, демонстрируя экономию потребления до 5000 раз по сравнению с цифровыми аналогами этих цепей.

 Источник изображения: Politecnico di Milano

Источник изображения: Politecnico di Milano

Добавим, в основе массивов памяти лежат ячейки резистивной памяти ReRAM, которые схемотехнически связаны с ячейками SRAM. Ячейка ReRAM — это безусловно аналоговый элемент, задающий тон всей новой платформе. Также следует сказать, что в основе этой европейской разработки лежат проекты учёных из Пекинского университета, которые тоже публикуют научные работы на эту же тему. В целом — это пример международного сотрудничества, которое решает общую проблему повышения эффективности высокопроизводительных вычислений.

Практическая применимость предложенного решения продемонстрирована на задачах отслеживания траектории ракеты с использованием фильтра Калмана, а также на ускорении вычислений обратной кинематики в роботизированных манипуляторах. Полученные результаты по точности сопоставимы с полностью цифровыми системами при эквивалентной разрядности, при этом аналоговый подход с вычислениями в памяти обеспечивает выигрыш по задержке, энергопотреблению и занимаемой площади кристалла.

Источник

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»