Black Baron

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта и больших данных одной из главных проблем остаётся высокое энергопотребление вычислительных систем. Традиционная архитектура фон Неймана, где данные постоянно перемещаются между памятью и процессором, создаёт серьёзное «узкое место», приводящее к задержкам и лишним затратам энергии. Учёные из Миланского политехнического университета (Politecnico di Milano) предложили инновационное решение — аналоговый процессор, выполняющий вычисления непосредственно в памяти. Новый прототип показал снижение энергопотребления до 5000 раз по сравнению с цифровыми аналогами при решении сложных задач.

Почему вычисления в памяти — это будущее

Классические цифровые процессоры тратят огромные ресурсы на передачу данных. Особенно это заметно при операциях линейной алгебры — умножении матриц, инверсии и решении систем уравнений, которые лежат в основе машинного обучения, робототехники и моделирования физических процессов.

Аналоговая вычислительная техника позволяет выполнять эти операции «на месте», без лишних перемещений данных. Ранее такие подходы уже демонстрировали успех при простых операциях (например, умножение матрицы на вектор), но инверсия матриц оставалась сложной задачей из-за необходимости точного управления и обратной связи.

Как устроен новый итальянский чип

Разработанный в Италии ускоритель основан на модифицированной статической памяти SRAM, дополненной резистивными ячейками ReRAM — элементами, способными хранить аналоговые значения. Чип изготовлен по 90-нм КМОП-технологии и содержит два массива памяти размером 64 × 64 бита, соединённых в аналоговую петлю обратной связи.

В эту петлю встроены операционные усилители, цифро-аналоговые и аналого-цифровые преобразователи. Такая архитектура позволяет выполнять инверсию матриц и решать системы дифференциальных уравнений методом рекурсивной блочной инверсии прямо в памяти. Эксперименты подтвердили высокую точность, сопоставимую с цифровыми системами той же разрядности, но с радикально меньшими задержками и энергопотреблением.

Интересно, что в основе разработки лежат идеи, ранее опубликованные учёными из Пекинского университета. Это яркий пример международного научного сотрудничества, когда команды из разных стран решают общую глобальную задачу повышения энергоэффективности вычислений.

Практическое применение и результаты

Авторы протестировали чип на реальных задачах:

• Отслеживание траектории ракеты с помощью фильтра Калмана.
• Вычисление обратной кинематики для роботизированных манипуляторов.

В обоих случаях аналоговый подход обеспечил значительный выигрыш по скорости, энергопотреблению и занимаемой площади кристалла, сохранив при этом необходимую точность.

Новый аналоговый ускоритель из Милана — важный шаг к созданию более эффективных систем для ИИ, робототехники и обработки больших данных. В условиях растущего энергопотребления дата-центров и ограничений батарей в мобильных устройствах такие решения становятся особенно актуальными. Хотя технология пока находится на стадии прототипа, она демонстрирует потенциал для революции в edge-вычислениях и специализированных ускорителях. Дальнейшее развитие аналоговых и гибридных систем может существенно снизить экологический след современных технологий и открыть новые возможности для автономных устройств.