Una nueva tecnología de memoria revolucionaria que podría potenciar la inteligencia artificial está a punto de popularizarse: rivales se reúnen en un evento importante para discutir sobre IGZO DRAM mientras la computación en memoria se acerca a la realidad.

Los investigadores están experimentando con diferentes formas de memoria que podrían ser más adecuadas para la inteligencia artificial, con indio-galio-zinc-óxido (IGZO) siendo el último en llamar la atención.

La tecnología basada en 2 transistores 1 condensador (2T1C) de IGZO se encuentra típicamente en pantallas, pero la organización de investigación imec ha identificado su potencial para la Computación Analógica en Memoria (AIMC).

El enfoque de AIMC aborda las limitaciones de la computación digital tradicional, específicamente la velocidad y la eficiencia energética, ejecutando tareas de computación dentro de la memoria misma utilizando tecnología analógica. Esto minimiza el consumo de energía y acelera la velocidad computacional.

La ventaja clave radica en el procesamiento y almacenamiento paralelo de datos en formato analógico dentro de la memoria, lo que ofrece un modo de computación más rápido, eficiente y que ahorra energía. En esencia, la memoria misma se convierte en parte del proceso de computación, eliminando la necesidad de transferencias de datos entre unidades separadas.

Las celdas de DRAM de IGZO tienen un gran potencial para la computación analógica en memoria debido a su consumo significativamente reducido en modo de espera. Además, los transistores de IGZO se pueden procesar en la línea posterior del chip (BEOL), lo que permite su colocación encima del circuito periférico ubicado en la línea frontal del chip (FEOL). Esto resulta en una matriz de memoria más densa sin huella FEOL.

En el reciente Taller Internacional de Memoria 2023 (IMW), los equipos de imec abordaron algunos de los desafíos restantes, estrategias para optimizar el tiempo de retención de la celda de ganancia y demostraciones de una operación MAC exitosa en una configuración de matriz.

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No fue la única empresa en discutir la tecnología, ya que Samsung también compartió su investigación allí.

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Puede leer más sobre el tema en el sitio de imec, pero los investigadores concluyen que las celdas de ganancia de IGZO basadas en 2T1C y 2T0C (una variante sin condensador) muestran propiedades excepcionales para AIMC. En comparación con la tecnología tradicional basada en SRAM, ofrecen una eficiencia energética y una densidad computacional superiores para aplicaciones de aprendizaje automático, especialmente durante la fase de inferencia. Las celdas 2T0C destacan aún más en eficiencia de área.