Süni intellekt sistemlərinin sürətlə inkişaf etməsi daha böyük həcmli və yüksək sürətli yaddaş texnologiyalarına ehtiyacı artırır. ABŞ-nin Nagare Labs şirkətinin hazırladığı Z2RAM adlı yeni yaddaş texnologiyası isə bu sahədə mövcud məhdudiyyətləri aradan qaldıra bilər. Layihəni dəstəkləyən şəxslər arasında Intel-in keçmiş baş direktoru Pat Gelsinger də var.
Z2RAM ABŞ-nin Corciya Texnologiya İnstitutunun professorları Suman Datta və Shimeng Yu tərəfindən aparılan elmi tədqiqatlar əsasında hazırlanıb. Texnologiyanın əsas məqsədi SRAM yaddaşının yüksək sürətini DRAM-ə yaxın yaddaş sıxlığı ilə birləşdirməkdir.
Hazırda kompüter və süni intellekt sistemlərində əsasən üç yaddaş texnologiyasından istifadə olunur: SRAM, DRAM və NAND Flash. SRAM çox sürətli olsa da, bahalıdır və çip üzərində böyük yer tutur. DRAM daha yüksək yaddaş tutumu təklif edir, lakin SRAM qədər sürətli deyil. NAND Flash isə əsasən məlumatların uzunmüddətli saxlanılması üçün istifadə edilir.
Nagare Labs bu texnologiyalar arasındakı fərqi azaltmağı hədəfləyir.
Şirkətin açıqlamasına görə, Z2RAM-in ilk versiyası eyni fiziki sahədə SRAM-dən beş dəfədən çox yaddaş tutumu təmin edə bilər. Məsələn, hazırda 64 MB SRAM yerləşən çip sahəsinə Z2RAM vasitəsilə təxminən 320 MB yaddaş yerləşdirmək mümkün ola bilər.
Üstəlik, yeni yaddaşın məlumat ötürmə sürətinin SRAM səviyyəsinə yaxın olması hədəflənir.
Bu xüsusiyyət süni intellekt sürətləndiriciləri üçün xüsusilə əhəmiyyətlidir. Çünki böyük dil modellərinin işlədilməsi zamanı prosessorların məlumatlara sürətli çıxışı vacibdir. Yaddaş tutumunun məhdud olması isə bəzi sistemlərdə daha çox çipdən istifadəni zəruri edir.
Z2RAM vəd edilən göstəricilərə nail olarsa, eyni iş yükünü daha az sayda süni intellekt sürətləndiricisi ilə yerinə yetirmək mümkün ola bilər. Bu isə həm enerji sərfiyyatını, həm də avadanlıq xərclərini azalda bilər.
Məsələn, Nvidia-nın Groq 3 LPU həllərində hər çipə təxminən 500 MB SRAM yaddaş düşdüyü bildirilir. Z2RAM kimi daha yüksək sıxlıqlı yaddaş texnologiyası oxşar arxitekturalarda yaddaş tutumunun əhəmiyyətli dərəcədə artırılmasına imkan verə bilər.
Lakin bu üstünlüklərin real kommersiya sistemlərində hansı səviyyədə əldə ediləcəyi hələ təsdiqlənməyib.
Z2RAM-in ən maraqlı xüsusiyyətlərindən biri yaddaş hüceyrələrinin quruluşudur.
Ənənəvi DRAM yaddaşında məlumatın saxlanılması üçün tranzistor və kondensatordan istifadə edilir. Z2RAM isə iki tranzistorlu arxitekturaya əsaslanır. İkinci tranzistorun qapı tutumu elektrik yükünün saxlanılması funksiyasını yerinə yetirir.
Bu yanaşma məlumatların oxunması zamanı mühüm üstünlük yarada bilər. DRAM-də məlumat oxunduqdan sonra yaddaş hüceyrəsindəki elektrik yükünün bərpasına ehtiyac yaranır. Z2RAM-də isə məlumatların oxunması zamanı onların pozulmaması hədəflənir.
Nəticədə əlavə bərpa əməliyyatlarına ehtiyac azala və yaddaşa müraciət gecikməsi aşağı düşə bilər.
Yeni texnologiyanın digər üstünlüyü yaddaş hüceyrələrinin üçölçülü şəkildə üst-üstə yerləşdirilə bilməsidir.
Nagare Labs oksid yarımkeçiricilərdən və üçölçülü hibrid birləşdirmə texnologiyalarından istifadə etməklə yaddaşı birbaşa prosessorların və süni intellekt sürətləndiricilərinin üzərinə inteqrasiya etməyi planlaşdırır.
Bu yanaşma müəyyən mənada AMD-nin 3D V-Cache texnologiyasına bənzəyir. Lakin Z2RAM-in məqsədi yalnız keş yaddaşını artırmaq deyil, daha yüksək sıxlığa malik yeni yaddaş arxitekturası yaratmaqdır.
Şirkət hesab edir ki, NAND Flash istehsalında istifadə edilən çoxqatlı strukturlara bənzər yanaşma gələcəkdə Z2RAM-in HBM və LPDDR kimi yaddaş texnologiyalarından daha aşağı xərclə istehsalına imkan verə bilər.
Bununla belə, Z2RAM hələ kommersiya istifadəsinə hazır deyil.
Nagare Labs ilkin investisiya mərhələsində 5 milyon dollar maliyyə cəlb edib. Şirkət hazırda texnologiyanı universitet laboratoriyasından sənaye istehsalına keçirmək üçün tərəfdaş axtarır.
Layihənin həmtəsisçisi Suman Datta bildirib ki, Z2RAM hələ laboratoriya prototipi mərhələsindədir. Şirkət qarşıdakı dörd il ərzində işlək yaddaş nümunələri təqdim etməyi, təxminən on il ərzində isə kommersiya satışlarına başlamağı hədəfləyir.
Texnologiyanın qarşısında bir sıra mühəndislik problemləri də dayanır.
Əsas çətinliklərdən biri yeni yaddaşın prosessor və sürətləndiricilərə inteqrasiyası üçün ümumi sənaye standartlarının olmamasıdır. Z2RAM-in üstünlüklərindən tam istifadə etmək üçün üçölçülü hibrid birləşdirmə texnologiyalarına ehtiyac var.
Digər problem oksid yarımkeçiricilərin uzunmüddətli etibarlılığıdır. Bu materiallarda atom səviyyəsində baş verən kiçik dəyişikliklər tranzistorların elektrik xüsusiyyətlərinə təsir edərək yaddaş xətalarına səbəb ola bilər.
Bu səbəbdən Z2RAM-in geniş istifadəyə verilməsi üçün yaddaş hüceyrələrinin uzun müddət sabit işlədiyi sübut olunmalıdır.
Beləliklə, Z2RAM süni intellekt çiplərinin əsas problemlərindən biri olan yaddaş tutumu, sürət və enerji sərfiyyatı arasındakı balansı dəyişdirmək potensialına malikdir. Lakin texnologiyanın real üstünlüklərinin təsdiqlənməsi və kütləvi istehsala keçməsi üçün hələ bir neçə il tələb olunacaq.
