Ferrit-Ringkernspeicher Wer simulieren will, muss auch speichern

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Vom Ferritring zum Speicherchip: Die Entwicklung der Speichertechnik hat mitbestimmt, welche Modelle sich berechnen lassen. Denn Rechenleistung allein genügt weder für die Simulation einer Brücke noch für die eines elektromagnetischen Feldes.

Ein feineres Netz, zusätzliche Materialparameter, ein weiterer Zeitschritt: Mit dem Detailgrad einer Simulation wächst auch die Datenmenge, die ein Rechner vorhalten und verarbeiten muss. Noch bevor sich Ergebnisse speichern lassen, benötigen bereits die Berechnungen selbst Platz. Geometrie, Gleichungssysteme und Zwischenwerte müssen verfügbar sein. Wie groß ein Modell werden darf und wie schnell es sich lösen lässt, hängt deshalb auch vom Speicher ab.

Dass dessen Aufbau eine eigene Ingenieurdisziplin ist, zeigt Ortwin Feustels Beitrag über die Organisationsformen von Ferrit-Ringkernspeichern. Im Mittelpunkt stehen verschiedene Möglichkeiten, Speicherzellen auszuwählen und zu beschreiben. Verglichen werden bitorganisierte, wortorganisierte und kombinierte Anordnungen. Entscheidend sind neben der Funktion auch die Elektronikkosten je Bit und der Aufwand, Drähte durch die kleinen Ferritringe zu fädeln.

Als jedes Bit einen Ring brauchte

Bei einem Ringkernspeicher speicherte jeder kleine Ferritring ein Bit: Zwei entgegengesetzte Magnetisierungsrichtungen standen für „0“ und „1“. Die Magnetisierung blieb auch ohne Versorgungsspannung erhalten. Zum Umschalten dienten Stromimpulse in Drähten, die durch die Kerne geführt waren. Bei der sogenannten Koinzidenzauswahl wirkten zwei Auswahlströme zusammen. Jeder für sich reichte nicht aus, um einen Kern umzumagnetisieren. Erst am Kreuzungspunkt der ausgewählten Zeile und Spalte addierten sich ihre Magnetfelder zur erforderlichen Stärke.

Auch das Lesen beruhte auf dem Umschalten: Der ausgewählte Kern wurde in einen definierten Zustand gebracht. Änderte sich dabei seine Magnetisierung, entstand im Lesedraht ein Spannungsimpuls, den ein Leseverstärker erfasste. Das Auslesen zerstörte somit die zuvor gespeicherte Information; sollte sie erhalten bleiben, musste sie anschließend zurückgeschrieben werden.

Wie Kerne, Drähte und Ansteuerelektronik zusammenarbeiteten, hing von der Speicherorganisation ab. Ortwin Feustel unterschied in seinem Beitrag drei Grundformen: 3D, 2D und 2½D. Beim bitorganisierten 3D-Speicher lagen die Bits gleicher Wertigkeit in einer gemeinsamen Matrixebene. Mehrere solcher Ebenen bildeten einen Stapel. Die Auswahl derselben Position in allen Ebenen erschloss damit ein vollständiges Datenwort. In der beschriebenen Ausführung führten vier Drähte durch jeden Kern: zwei Auswahldrähte, ein Lesedraht und ein Inhibitdraht. Letzterer konnte beim Schreiben das Umschalten gezielt unterdrücken, wenn das betreffende Bit „0“ bleiben sollte.

Beim wortorganisierten 2D-Speicher lagen dagegen mehrere vollständige Wörter auf einer Ebene. Die Adresse wurde außerhalb der Kernmatrix decodiert, beispielsweise mit einer Diodenmatrix. Eine Auswahlleitung sprach das gewünschte Wort an; Bitleitungen bestimmten die einzuschreibende Information. Dafür waren in der beschriebenen Anordnung drei Drähte je Kern nötig: Auswahl-, Bit- und Lesedraht. Der 2½D-Speicher kombinierte beide Organisationsprinzipien. Hier wurde eine Adressvariable zunächst mit der einzuschreibenden Information verknüpft und anschließend mit der zweiten Adressvariable zusammengeführt. Die Kerne übernahmen weiterhin die Koinzidenzauswahl, während ein Teil der Verknüpfung in die vorgeschaltete Elektronik wanderte.

Die Varianten unterschieden sich damit darin, welche Auswahl- und Schreibfunktionen die Kernmatrix selbst erfüllte und welche externe Schaltungen übernahmen. Das beeinflusste die Zahl der Treiber, den Verdrahtungsaufwand und die Kosten je Bit. Mehr Speicherkapazität erforderte entsprechend mehr Ferritkerne, durchgefädelte Verbindungen und Fertigungsarbeit.

Der Übergang zu Halbleiterspeichern veränderte diese Voraussetzungen. Ein wichtiger Schritt war Intels 1970 vorgestellter DRAM 1103, der zur Ablösung magnetischer Kernspeicher beitrug. An die Stelle einzelner, verdrahteter Ferritringe traten integrierte Speicherzellen auf Silizium. Mit wachsender Integration ließ sich immer mehr Speicherkapazität auf kleinem Raum unterbringen.

Für die numerische Simulation erweiterte das den Spielraum. Mehr Arbeitsspeicher erlaubt größere Gleichungssysteme und damit beispielsweise feinere FEM-Netze. Wie viel Speicher tatsächlich benötigt wird, hängt allerdings auch von den physikalischen Freiheitsgraden und dem Lösungsverfahren ab. Die Zahl der Netzelemente allein reicht als Maßstab nicht aus.

Kapazität allein genügt nicht

Heute verteilt sich die Aufgabe auf unterschiedliche Speicher: Prozessornahe Caches halten häufig benötigte Daten bereit, der Arbeitsspeicher nimmt die laufende Berechnung auf. SSDs oder Festplatten speichern Modelle und Ergebnisse dauerhaft. Bei GPU-beschleunigten Berechnungen kommt der Speicher des Grafikprozessors hinzu, dessen Kapazität ebenfalls die bearbeitbare Modellgröße begrenzen kann.

Neben dem verfügbaren Platz zählt die Geschwindigkeit des Datentransports. Müssen Recheneinheiten auf Daten warten, bleibt ein Teil ihrer Leistung ungenutzt. Deshalb können Speicherbandbreite und Speicherzugriffe die Laufzeit einer Simulation wesentlich beeinflussen. Reicht der Arbeitsspeicher nicht aus und werden Teile der Berechnung auf einen Massenspeicher ausgelagert, verlängert sich die Lösung typischerweise.

Die Bauelemente haben sich seit den Ferritringen grundlegend verändert. Die Aufgabe bleibt: Informationen müssen sich mit vertretbarem Aufwand speichern, adressieren und rechtzeitig bereitstellen lassen. Für die Simulation bedeutet das damals wie heute: Ein Modell braucht nicht nur Rechenleistung, sondern auch den passenden Speicher. (mr)

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