Yeniçağ
Haber akışına dön

Z2ram Teknolojisi Yapay Zeka Çiplerindeki Bellek Darboğazına Çözüm Sunabilir

Z2ram Teknolojisi Yapay Zeka Çiplerindeki Bellek Darboğazına Çözüm Sunabilir

Georgia Institute of Technology araştırmacıları Profesör Suman Datta ve Shimeng Yu tarafından yürütülen çalışmaların ürünü olan teknoloji; SRAM, DRAM ve Flash belleklerin yaklaşık 30 yıldır süregelen temel pazar hakimiyetine alternatif olarak öne çıkıyor. Z2RAM'in yapay zeka hızlandırıcılarında yaşanan kapasite, bant genişliği ve yüksek güç tüketimi sorunlarına yenilikçi bir çözüm sunması bekleniyor.

SRAM'E KIYASLA 5 KAT DAHA YÜKSEK BİT YOĞUNLUĞU HEDEFLENİYOR

Nagare Labs tarafından paylaşılan verilere göre Z2RAM, aynı fiziksel alanda SRAM'e kıyasla 5 katı aşan bit yoğunluğu vaat ediyor. Yaklaşık 64 MB kapasiteli bir SRAM yongasının kapladığı alana Z2RAM ile 320 MB bellek yerleştirilebilmesi amaçlanırken, erişim bant genişliğinin ise SRAM seviyelerinde tutulması planlanıyor.

Büyük dil modellerinin çalıştırıldığı yüksek hızlı yapay zeka sistemlerinde kullanılan SRAM belleklerin sınırlı kapasitesi, daha fazla işlemci kullanımını zorunlu kılıyordu. Z2RAM'in hedeflenen performans seviyesine ulaşması durumunda, aynı iş yükünü yönetmek için gereken yapay zeka hızlandırıcısı sayısının belirgin şekilde azalacağı öngörülüyor.

KONDANSATÖR YERİNE İKİ TRANSİSTÖRLÜ MİMARİ

Geleneksel DRAM yapısındaki kondansatörlerin aksine iki transistörlü bir hücre tasarımı kullanan Z2RAM, okuma esnasında verinin bozulmasını engelliyor. Bu sayede okuma sonrası verinin yeniden yazılması gereksinimi ortadan kalkarak işlem gecikmeleri en aza indiriliyor. Ayrıca dikey katmanlı üretim yaklaşımı sayesinde bellek hücrelerinin doğrudan işlemci mantık devrelerinin üzerine entegre edilmesi hedefleniyor.

3D hibrit bağlama ve oksit yarı iletken teknolojilerinden yararlanan Z2RAM mimarisinin, HBM ve LPDDR çözümlerine kıyasla daha düşük maliyetle üretilebileceği tahmin ediliyor.

TİCARİLEŞME SÜRECİNDE AŞILMASI GEREKEN ENGELLER BULUNUYOR

İlk yatırım turunda 5 milyon dolar finansman sağlayan Nagare Labs, teknolojiyi laboratuvar prototipi aşamasından seri üretime taşımayı hedefliyor. Şirket, önümüzdeki 4 yıl içinde ilk bellek örneklerini sunmayı, 10 yıl içerisinde ise ticari sevkiyatlara başlamayı planlıyor.

Teknolojinin önünde ise sektör genelinde kabul görmüş bir entegrasyon standardının bulunmaması ve kullanılan oksit yarı iletkenlerin uzun vadeli kararlılık ile güvenilirlik testlerinden geçme zorunluluğu gibi önemli engeller yer alıyor.

Okumaya devam et

Pusholder

Senin gündemin

Okuma seçenekleri

Push AIÖzet

PusholderKaynakta oku
yenicaggazetesi.com