Computación en memoria basada en memoria NAND flash

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Expertos norteamericanos han desarrollado un sistema de motor de inferencia que permite habilitar aplicaciones de computación en memoria en chips 3D NAND flash. Esta tecnología se basa en un acelerador 3D NAND-CIM de grado industrial capaz de aprovechar la alta densidad de almacenamiento de estos chips para realizar operaciones computacionales de forma más eficiente.

La computación en memoria (CIM) se presenta como la tecnología que permitirá aumentar la eficiencia y abaratar el costo en aplicaciones revolucionarias como las redes de inteligencia artificial basadas en dispositivos IoT, las redes neuronales profundas y otras aplicaciones donde se necesita una computación distribuida. Por el momento, la mayoría de enfoques se basan en memorias de clase de almacenamiento y otras tecnologías muy recientes o que se encuentran en desarrollo, pero algunos investigadores se han centrado en utilizar la memoria 3D NAND flash para crear un motor de inferencia, que podría ser una solución de más bajo costo.

Pero para construir estos motores con este tipo de chips es necesario cambiar la arquitectura de los circuitos periféricos para optimizar el flujo de trabajo. Este es el camino que han seguido los investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia (Atlanta), para diseñar un novedoso chip 3D NAND-CIM basado en los parámetros generales de un chip de grado industrial, capaz de realizar operaciones de computación en memoria.

Para evaluar el rendimiento de inferencia DNN de su invento, los investigadores han utilizado el marco DNN+NeuroSlim, y para aprovechar la alta densidad de memoria de la tecnología 3D NAND flash y aumentar el rendimiento han introducido estrategias de asignación de pesos y entradas. En sus pruebas han comparado los resultados con los que proporciona otras tecnologías enfocadas a la computación en memoria, como SRAM, RRAM y 3D NAND convencional.

Esto ha demostrado que su diseño 3D NAND-CIM permite crear chips entre un 17% y un 24% más pequeños que los SRAM o RRAM usados en la computación en memoria, con una eficiencia energética entre un 1,9% y un 2,7% superior para una inferencia de precisión de 8 bits. Además, han investigado la posible reducción de la precisión de inferencia generada por la variación y la deriva de corriente en la memoria 3D NAND, y aseguran que con su esquema de entrada no se produce una degradación de la precisión, aunque todavía se necesitan algunos esquemas de compensación para mantener la fiabilidad de esta tecnología.

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