CPU, RAM & Flash in einem:
Samsung baut In-Memory-Computing-MRAM
Samsung hat es geschafft, die MRAM-Technologie mit der Möglichkeit auszustatten, innerhalb des Speichers auch Rechenoperationen auszuführen. Damit werden hier nun quasi drei unterschiedliche Chips in einer Architektur vereint.
Normalerweise bestehen Computer in ihrem Grundaufbau aus dem Prozessor, dem Arbeitsspeicher und einem Festspeicher. Kombinationen zweier Varianten wurden schon verschiedentlich realisiert: Computing-Vorgänge im Arbeitsspeicher sind nichts unbekanntes mehr und die Vereinigung von Arbeits- und Festspeicher in Technologien wie dem Magnetoresistive Random Access Memory (MRAM) wird auch seit einiger Zeit vorangetrieben.
Nun ist auch noch die Vereinigung aller drei Modelle in einem Chip gelungen, wie Samsung mitteilte. Die Ingenieure des südkoreanischen Konzerns haben laut einem Bericht des Branchenblattes EETimes MRAM-Komponenten mit der Möglichkeit ausgestattet, Berechnungen innerhalb der Speicherarchitektur durchzuführen. Dieses In-Memory-Computing kann in einigen Anwendungsbereichen hohe Effizienz-Gewinne bringen.
Das betrifft natürlich in erster Linie das Training von KI-Systemen, bei dem riesige Datenmengen nach statistischen Verfahren ausgewertet werden müssen, um dem Algorithmus die benötigten Muster beizubringen. Bei Tests mit kleineren MRAM-Einheiten dieser Art wurden beispielsweise bei der Erkennung handschriftlicher Zahlen und bei der Gesichtserkennung Genauigkeiten von 98 bzw. 93 Prozent in Echtzeit erreicht. Die Samsung-Ingenieure betonen, dass dies nur die erste Generation der neuen Architektur betrifft und man optimistisch ist, das Chipdesign noch deutlich verbessern zu können.
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Nun ist auch noch die Vereinigung aller drei Modelle in einem Chip gelungen, wie Samsung mitteilte. Die Ingenieure des südkoreanischen Konzerns haben laut einem Bericht des Branchenblattes EETimes MRAM-Komponenten mit der Möglichkeit ausgestattet, Berechnungen innerhalb der Speicherarchitektur durchzuführen. Dieses In-Memory-Computing kann in einigen Anwendungsbereichen hohe Effizienz-Gewinne bringen.
Effizientes KI-Training
Im Mittelpunkt stehen hier natürlich Aufgaben, bei denen relativ einfache Rechenoperationen auf großen Datenmengen bewältigt werden müssen. So vermeidet man, die Informationen in großer Zahl aus dem Festspeicher in den Arbeitsspeicher und von dort in die CPU und wieder zurück zu schieben, was letztlich eine Menge Zeit und auch Energie spart.Das betrifft natürlich in erster Linie das Training von KI-Systemen, bei dem riesige Datenmengen nach statistischen Verfahren ausgewertet werden müssen, um dem Algorithmus die benötigten Muster beizubringen. Bei Tests mit kleineren MRAM-Einheiten dieser Art wurden beispielsweise bei der Erkennung handschriftlicher Zahlen und bei der Gesichtserkennung Genauigkeiten von 98 bzw. 93 Prozent in Echtzeit erreicht. Die Samsung-Ingenieure betonen, dass dies nur die erste Generation der neuen Architektur betrifft und man optimistisch ist, das Chipdesign noch deutlich verbessern zu können.
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