在鐵電RAM內(nèi)存中執(zhí)行計(jì)算

在一項(xiàng)新的 Nature Communications 研究中，研究人員開發(fā)了一種內(nèi)存鐵電微分器，能夠直接在內(nèi)存中執(zhí)行計(jì)算，而無需單獨(dú)的處理器。

擬議的差異化因素承諾能源效率，尤其是對(duì)于智能手機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車和安全攝像頭等邊緣設(shè)備。

圖像處理和運(yùn)動(dòng)檢測(cè)等任務(wù)的傳統(tǒng)方法涉及多步驟的能源密集型流程。這從記錄數(shù)據(jù)開始，這些數(shù)據(jù)被傳輸?shù)酱鎯?chǔ)單元，存儲(chǔ)單元進(jìn)一步將數(shù)據(jù)傳輸?shù)轿⒖刂破鲉卧詧?zhí)行差分作。

由于差分運(yùn)算是多項(xiàng)計(jì)算任務(wù)的基礎(chǔ)，研究人員利用鐵電材料的特性來制造他們的設(shè)備。

Tech Xplore 與共同作者來自華東師范大學(xué)的 Bobo Tian 教授和 Chungang Duan 教授進(jìn)行了交談?！拔覀円恢敝铝τ谘芯渴褂描F電材料的類腦器件大約十年。由于鐵電材料具有非易失性極化，因此通常用于存儲(chǔ)和新興的內(nèi)存計(jì)算。

馮·諾依曼瓶頸

現(xiàn)代計(jì)算的基礎(chǔ)在于 von Neumann 架構(gòu)。在此類系統(tǒng)中，內(nèi)存和處理單元是分開的，這使得它們的效率非常低。

處理單元和內(nèi)存之間的數(shù)據(jù)傳輸會(huì)導(dǎo)致延遲，并且需要大量能源。這被稱為馮·諾依曼瓶頸，是現(xiàn)代計(jì)算架構(gòu)中更緊迫的問題之一。

此外，對(duì)于某些任務(wù)（如圖像和視頻處理），內(nèi)存要求過高，因?yàn)閳?zhí)行作需要當(dāng)前幀和前一幀。

研究人員通過利用鐵電材料的動(dòng)態(tài)行為來解決這些問題。

鐵電電容器

當(dāng)不施加外部電場(chǎng)時(shí)，鐵電材料具有固有的極化，這在施加電場(chǎng)時(shí)可以反轉(zhuǎn)。

由于這種動(dòng)態(tài)行為，鐵電材料可以在其偶極子的極化或?qū)R中存儲(chǔ)和保留信息。這被稱為域切換，域是指材料中具有特定極化的區(qū)域。

“在鐵電域切換過程中，會(huì)發(fā)出可測(cè)量的電流信號(hào)，因?yàn)殍F電切換本質(zhì)上是偶極子極性的變化，這必須產(chǎn)生電流。這種現(xiàn)象在其他非揮發(fā)性材料中很少見，因?yàn)閰?shù)變化只能通過后續(xù)的讀取作來檢測(cè)，“段教授解釋說。

因此，研究人員決定使用鐵電電容器作為他們的差異化器件。電容器本身會(huì)根據(jù)電荷的存儲(chǔ)方式對(duì)隨時(shí)間的變化進(jìn)行建模，使其成為差分作的理想選擇。

此外，電容器存儲(chǔ)和釋放電荷的方式模擬了存儲(chǔ)器。電容器會(huì)記住它在放電之前保持了多少電荷，這轉(zhuǎn)化為信息存儲(chǔ)為電容器兩端的電壓電平。

這種器件被稱為鐵電 RAM 或 FeRAM。它像閃存一樣是非易失性的，這意味著即使電源以極化的形式關(guān)閉，該器件也會(huì)記住信息。

邊緣設(shè)備的未來

研究人員構(gòu)建了一個(gè)由 1,600 個(gè)鐵電聚合物電容器組成的 40x40 無源交叉開關(guān)陣列。這意味著該設(shè)備沒有任何其他有源元件，如晶體管。

電容器可以直接執(zhí)行計(jì)算，在單個(gè)設(shè)備中用作 RAM 和 CPU，無需數(shù)據(jù)傳輸。

“有趣的是，鐵電電容器內(nèi)的域開關(guān)可以在電路中產(chǎn)生宏觀可檢測(cè)的電流。當(dāng)鐵電疇方向被編碼以存儲(chǔ)信息時(shí)，疇切換會(huì)提供原位差分信息，“田教授說。

這意味著研究人員使用電流作為信號(hào)，直接指示連續(xù)輸入之間的變化。從本質(zhì)上講，該設(shè)備可以識(shí)別 inputs 之間的差異，而無需額外的計(jì)算，同時(shí)還可以將新數(shù)據(jù)寫入內(nèi)存。

研究人員通過在視頻處理中進(jìn)行高效的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和計(jì)算一階和二階導(dǎo)數(shù)來證明這種能力。

內(nèi)存中的鐵電微分器展示了能源效率，當(dāng)在 1 MHz（兆赫茲）頻率下運(yùn)行時(shí)，每次差分計(jì)算消耗約 0.24 飛焦耳 （fJ）。

據(jù)研究人員稱，他們的設(shè)備比目前的 CPU 和 GPU（尤其是 Intel 12900 和 NVIDIA V100）的效率高出 5 到 6 個(gè)數(shù)量級(jí)。

由于效率高，這些設(shè)備非常適合邊緣計(jì)算應(yīng)用，例如視頻和圖像處理，以及用于實(shí)時(shí)處理 ECG/EEG 數(shù)據(jù)的生物醫(yī)學(xué)設(shè)備。

該技術(shù)的可擴(kuò)展性似乎也很有希望。

段教授解釋說：“由于硅相容的鐵電材料，如鉿基或氮化鋁基鐵電材料，沒有縮放限制，允許大規(guī)模生產(chǎn)能夠執(zhí)行復(fù)雜差分計(jì)算的鐵電陣列 （>1Gbit）。

研究人員解釋說，他們的長(zhǎng)期愿景是從數(shù)據(jù)處理過渡到邊緣的物理定律計(jì)算，其中鐵電陣列本身可以解決控制現(xiàn)實(shí)世界現(xiàn)象的微分方程。

演示如何使用鐵電域切換來執(zhí)行差分計(jì)算。圖片來源：田波波教授