Computao analgica faz clculos complexos com memoristores

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Informtica

Redação do Site Inovação Tecnológica – 18/03/2024

Chip integrado contendo matrizes de barras transversais de memoristores de vrios tamanhos, que a equipe levou uma dcada para projetar e aprimorar.
(Imagem: Can Li/Qiangfei Xia)

Supremacia analgica

Pesquisadores demonstraram que um componente eletrnico dotado de memria intrnseca pode resolver problemas cientficos complexos usando significativamente menos energia, superando um dos maiores obstculos da computao digital.

O componente um memoristor, o elemento fundamental da computao neuromrfica, ou inspirada no crebro – a computao digital tradicional tem como elemento fundamental o transstor.

Outra diferena fundamental que, a exemplo das primeiras demonstraes dos processadores que fazem computao com luz, essa arquitetura emergente tipicamente uma forma de computao analgica, e no digital.

J existem inmeras demonstraes e prottipos de processamento baseado em memoristores, mas Wenhao Song e colegas da Universidade de Massachusetts Amherst comprovaram agora que os chips baseados nesses componentes analgicos apresentam uma “supremacia analgica”, superando as limitaes da computao digital.

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Detalhe das matrizes de barras transversais de memoristores, que fazem computao analgica com ganhos em relao computao digital.
(Imagem: Wenhao Song et al. – 10.1126/science.adi9405)

Computao analgica na memria

Os mtodos de computao atuais exigem que, toda vez que voc precisa armazenar informaes ou atribuir uma tarefa a um processador, necessrio mover dados entre a memria e as CPUs. Como tarefas complexas significam mover grandes quantidades de dados, chegamos a uma espcie de “engarrafamento” no processamento. A sada at agora tem sido aumentar a largura de banda para o trnsito dos dados, mas j estamos chegando no limite dessa abordagem.

A sada apresentada pela equipe baseada no conceito conhecido como computao na memria, s que implementado com a tecnologia analgica usando memoristores.

Um memristor controla o fluxo de corrente eltrica em um circuito, ao mesmo tempo que “lembra” o estado anterior, mesmo quando a energia desligada, ao contrrio dos atuais chips de computador baseados em transistores, que s podem reter informaes enquanto h energia. O memristor pode ser programado em vrios nveis de resistncia, aumentando a densidade da informao em cada clula.

Quando organizado em uma matriz de barras cruzadas, esse circuito memorresistivo faz computao analgica usando leis fsicas de maneira massivamente paralela, acelerando substancialmente a operao de matrizes, a computao mais frequentemente usada mas que consome muita energia nas redes neurais digitais. A computao realizada no local onde o dado est, dispensando mover os dados entre a memria e o processador.

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Foto do prottipo completo, com destaque para o processador analgico (TetraMem).
(Imagem: Wenhao Song et al. – 10.1126/science.adi9405)

Rumo indstria

Hardwares baseados em memoristores j haviam sido utilizados para fazer tarefas de computao de baixa preciso, como aprendizado de mquina, processamento de sinais analgicos, deteco de radiofrequncia e segurana.

“Neste trabalho, ns propusemos e demonstramos uma nova arquitetura de circuito e protocolo de programao que pode representar eficientemente nmeros de alta preciso usando uma soma ponderada de mltiplos componentes analgicos de preciso relativamente baixa, como os memristores, com uma sobrecarga bastante reduzida em termos de circuitos, energia e latncia, em comparao com abordagens de quantizao existentes,” detalhou o professor Qiangfei Xia.

Com isto, o processamento na memria baseado em memoristores passa a ser til para clculos cientficos, que tipicamente exigem grande preciso. Para a demonstrao da prova de princpio, o circuito de memoristores resolveu equaes diferenciais parciais estticas e evolutivas no tempo, equaes de Navier-Stokes e problemas de magnetohidrodinmica.

Estas demonstraes coroam um trabalho de mais de uma dcada, tempo que levou para projetar e construir circuitos e chips de computador baseados em memoristores de tamanho adequado para computao analgica na memria. “Nossa pesquisa na ltima dcada tornou o memoristor analgico uma tecnologia vivel. hora de mover uma tecnologia to excelente para a indstria de semicondutores para beneficiar a ampla comunidade de hardware de IA,” concluiu Xia.

Bibliografia:

Artigo: Programming memristor arrays with arbitrarily high precision for analog computing
Autores: Wenhao Song, Mingyi Rao, Yunning Li, Can Li, Ye Zhuo, Fuxi Cai, Mingche Wu, Wenbo Yin, Zongze Li, Qiang Wei, Sangsoo Lee, Hengfang Zhu, Lei Gong, Mark Barnell, Qing Wu, Peter A. Beerel, Mike Shuo-Wei Chen, Ning Ge, Miao Hu, Qiangfei Xia, J. Joshua Yang
Revista: Science
Vol.: 383, Issue 6685 pp. 903-910
DOI: 10.1126/science.adi9405

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