В основном для систем ИИ
29 августа 2026, 22:21Системные платы, память, чипсетыDexter0
Инженеры Техасского университета в Остине совместно с TSMC разработали и протестировали чипы с магнитной памятью SOT-MRAM, предназначенные для задач искусственного интеллекта. Данная память объединяет высокую скорость, низкое энергопотребление и возможность сохранения данных после отключения питания.
В экспериментальных чипах переключение одного бита между 0 и 1 занимало примерно 2 наносекунды и требовало около 2 пикоджоулей энергии. Исследователи подчеркивают, что в некоторых ситуациях альтернативные технологии памяти могут функционировать в несколько раз или даже на порядки медленнее, потребляя при этом сотни пикоджоулей на одну операцию.
Ключевая особенность SOT-MRAM долгое время считалась ее недостатком: ячейка может хранить только два состояния — 0 или 1. Для многих задач ИИ этого недостаточно, так как нейросети обычно работают с более сложными представлениями данных. Поэтому исследователям пришлось адаптировать алгоритмы к двоичному представлению, сохранив приемлемую точность вычислений.
Экспериментальные чипы проверили на нескольких задачах — инференс нейросетей, обучение бинарных нейросетей и вероятностное графовое моделирование. Результаты продемонстрировали, что SOT-MRAM может быть особенно полезна для периферийного ИИ, когда вычисления осуществляются непосредственно на конечном устройстве, а не в дата-центре.
Например, роботизированная конечность сможет самостоятельно обрабатывать данные от датчиков и практически мгновенно реагировать на резкое повышение температуры, не отправляя информацию в облако. Это уменьшает задержку и одновременно экономит энергию, которая в противном случае потребовалась бы для передачи данных и их последующей обработки на удаленных серверах.
Тем не менее, полностью отказаться от облачных вычислений такие системы не смогут. Для задач, требующих высокой точности или значительной вычислительной мощности, устройство по-прежнему сможет передавать данные на серверы с GPU.
В будущем специализированные ускорители на базе SOT-MRAM могут взять на себя часть локальных ИИ-вычислений, которые сегодня выполняются на CPU. Однако до практического внедрения технологии еще далеко. Исследователям предстоит повысить стабильность характеристик чипов и уменьшить разброс параметров между отдельными ячейками — в настоящее время он может снижать точность работы нейросетей.
Источники:TechXploreСистемные платы, память, чипсеты0Наука38 минут назад
Источник