Un gruppo internazionale di scienziati ha sviluppato un chip NeuRRAM che consentirà di eseguire programmi di intelligenza artificiale su dispositivi mobili.
La struttura del chip è neuromorfica, cioè imita le cellule cerebrali, i neuroni. Secondo gli sviluppatori, esegue calcoli direttamente in memoria e può eseguire un’ampia gamma di applicazioni di intelligenza artificiale, consumando metà della potenza dei dispositivi concorrenti, ma senza sacrificare la precisione. Supporta molti modelli e architetture diverse di reti neurali, quindi è adatto per implementare vari progetti, come il riconoscimento di immagini o voce.
Un chip NeuRRAM è costituito da 48 core CIM in grado di eseguire calcoli in parallelo. Un core può essere disattivato selettivamente attraverso il power gating quando non viene utilizzato attivamente, mentre i pesi del modello vengono mantenuti dai dispositivi RRAM non volatili. Al centro di ogni core c’è un TNSA costituito da 256 × 256 cellule RRAM e 256 circuiti neuronali CMOS che implementano convertitori analogico-digitali (ADC) e funzioni di attivazione. Ulteriori circuiti periferici lungo il bordo forniscono il controllo dell’inferenza e gestiscono la programmazione RRAM.
Secondo Weyer Wang, lo spostamento dei dati è una delle maggiori sfide perché a volte richiede più tempo dell’elaborazione. Per risolvere questo problema, il team ha utilizzato la cosiddetta memoria resistiva ad accesso casuale, un tipo di memoria non volatile che consente di eseguire calcoli direttamente in memoria, anziché in singole unità di calcolo.
Secondo i risultati dei test, NeuRRAM era due volte più efficiente dal punto di vista energetico rispetto agli altri chip, ma non per questo meno preciso.
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