Computación en memoria no volátil de alta eficiencia

El concepto de computación aproximada se basa en utilizar chips que no siempre funcionan a pleno rendimiento ni con total exactitud, pero que logran reducir el consumo energético de forma drástica. Esto tiene aplicaciones en el campo de IoT, en las redes neuronales y en otras tecnologías emergentes que van desde el mundo audiovisual a la inteligencia artificial distribuida. En los equipos basados en esta tecnología lo fundamental es ofrecer un rendimiento adecuado a las necesidades con el menor consumo, y en esto interviene tanto el procesador como la memoria.

Por ello, se está estudiando el uso de la computación en memoria para descargar aún más trabajo del procesador, logrando una mayor eficacia. Pero las tecnologías de computación in-memory actuales todavía consumen bastante energía, ya que deben realizar ciertas funciones adicionales de forma independiente al procesamiento central, y la industria está buscando nuevas soluciones para equilibrar rendimiento y consumo.

Siguiendo este razonamiento, un equipo de ingenieros de la Universidad Shahid Beheshti de Teherán (Irán), ha desarrollado dos esquemas de diseño de circuitos de memoria capaces de realizar estas operaciones con un consumo radicalmente inferior, que permitiría su uso en la computación aproximada. En el trabajo que han publicado en la revista IEEE Transactions on Magnetics expican que sus dos propuestas permiten un intercambio entre energía y precisión en las operaciones de computación en memoria, y se pueden aplicar al diseño de memoria no volátil para estos entornos.

Para ello han combinado bloques sumadores completos ultraeficientes con una celda de memoria basada en la unión de túnel magnético (MTJ), que proporciona la no volatilidad, por lo que pueden activarse y desactivarse cuando sea necesario. Estos dos sumadores tienen diseños simples y presentan una gran eficiencia energética, algo que han logrado prescindiendo de los circuitos dedicados de lectura y escritura por un tipo de inversores que facilitan las operaciones de lectura y escritura, de una forma muy sencilla. Y los circuitos periféricos de esta memoria están diseñados en base a transistores de efecto de campo de nanotubos de carbono de puerta completa (GAA-CNTFET).

Según los resultados que han publicado en este artículo, tras realizar pruebas de simulación de hardware, se logra una mejora promedio de 5,2 veces (78%) en el producto de retardo de potencia (PDP), en comparación con los sumadores completos aproximados no volátiles desarrollados hasta la fecha. Y afirman que, en el campo del procesamiento de imágenes, uno de los más relacionados con la computación aproximada, se logra casi la misma calidad que con un sumador preciso, que tiene un consumo energético muy superior, y también se logran algunos beneficios adicionales en el resultado final.