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Chinesischer RRAM-Chip Analoge Berechnungen, so präzise wie digitale

Von Sebastian Gerstl 1 min Lesedauer

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Chinesische Forscher haben einen analogen Rechenansatz auf RRAM-Basis vorgestellt, der genauso präzise berechnet wie mit Einsatz digitaler Chips – dafür aber um den Faktor 100 energieeffizienter.

Aufnahmen der betreffenden Chips auf TaOx-Basis: ein 1-Mb-Chip zur Durchführung von HP-MVM-Operationen und ein 8x8 RRAM-Array, das in der analogen INV-Schaltung zur Durchführung von LP-INV-Operationen verwendet wird. Die beiden Chips wurden mit dem gleichen Verfahren auf einer kommerziellen 40-nm-CMOS-Fertigungsplattform hergestellt. Die Speicherzelle verwendet die 1T1R-Zellstruktur, wie das Querschnittsbild der Transmissionselektronenmikroskopie zeigt.(Bild: Sun Zhong et al., Universität Peking)
Aufnahmen der betreffenden Chips auf TaOx-Basis: ein 1-Mb-Chip zur Durchführung von HP-MVM-Operationen und ein 8x8 RRAM-Array, das in der analogen INV-Schaltung zur Durchführung von LP-INV-Operationen verwendet wird. Die beiden Chips wurden mit dem gleichen Verfahren auf einer kommerziellen 40-nm-CMOS-Fertigungsplattform hergestellt. Die Speicherzelle verwendet die 1T1R-Zellstruktur, wie das Querschnittsbild der Transmissionselektronenmikroskopie zeigt.
(Bild: Sun Zhong et al., Universität Peking)

Ein Forschungsteam des Instituts für Künstliche Intelligenz der Universität Peking hat einen hochpräzisen und skalierbaren analogen Matrix-Rechenchip auf Basis von RERAM entwickelt, der analoge Berechnungen mit der gleichen Genauigkeit wie digitale Systeme ermöglicht. Der Chip soll die Präzision herkömmlicher analoger Rechner um fünf Größenordnungen übertreffen.

Die Forscher haben in einer im Fachblatt Nature Electronics veröffentlichten Studie die Funktionsweise des Chips näher beschrieben: (sg) Präzision ist seit langem der zentrale Engpass der analogen Datenverarbeitung“, heißt es in der Ausführung der Autoren. „Bit-Slicing oder analoge Kompensation können verwendet werden, um Matrix-Vektor-Multiplikationen präzise durchzuführen, aber die Lösung von Matrixgleichungen mit solchen Techniken ist eine Herausforderung.“

In ihrer Studie beschreiben die Forscher einen „präzisen und skalierbaren analogen Matrixinversionslöser“. Dieser verwendet einen iterativen Algorithmus als Ansatz, der analoge Matrixinversion mit geringer Genauigkeit und analoge Matrix-Vektor-Multiplikationsoperationen mit hoher Genauigkeit kombiniert.

100-mal energieeffizienter als digitale Bauteile, bei identischer Präzision

Beide Operationen werden mit 3-Bit-Resistiv-RAM-(RRAM)-Chips implementiert, die in einer nicht näher benannten, aber offenbar chinesischen Foundry hergestellt wurden. Durch die Kombination dieser Chips mit einem Blockmatrixalgorithmus werden nach Angaben der Forscher Inversionsprobleme mit 16×16-Matrizen mit reellen Werten experimentell mit einer 24-Bit-Festkommagenauigkeit (vergleichbar mit 32-Bit-Gleitkomma; FP32) gelöst.

„Angewandt auf die Signalerkennung in massiven Multi-Input- und Multi-Output-Systemen erreicht unser Ansatz in nur drei Iterationen eine Leistung, die mit der von FP32-Digitalprozessoren vergleichbar ist,“ schreiben die Forscher. Demnach zeigten Benchmark-Tests, dass ihr analoger Rechenansatz bei gleicher Präzision einen 1.000-mal höheren Durchsatz und eine 100-mal bessere Energieeffizienz bieten könnte als modernste Digitalprozessoren. (sg)

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