Исследователи из Миланского политехнического университета создали прототип аналогового процессора, который способен ускорить обработку данных в сфере робототехники, ИИ и больших данных в тысячу раз. Этот процессор использует вычисления в памяти, что позволяет снизить потребление энергии до 5000 раз по сравнению с цифровыми решениями.
Вычисления в памяти: новый подход к ускорению обработки данных
Исследователи давно работают над проблемой вычислений в памяти, чтобы сократить энергетический бюджет компьютеров на пересылку данных из памяти в процессор и обратно. Этот подход особенно перспективен для реализации низкоуровневых операций линейной алгебры, требующих интенсивной обработки данных.
Аналоговый ускоритель вычислений с замкнутым контуром обратной связи
Исследователи представили интегрированный аналоговый ускоритель вычислений с замкнутым контуром обратной связи, предназначенный для операций умножения матрицы на вектор и умножения обратной матрицы на вектор. Устройство реализовано на основе статической памяти с произвольным доступом (SRAM) и изготовлено по 90-нм КМОП-технологии.
- Разработанный чип содержит два массива памяти размером 64 × 64, объединённых в аналоговую петлю обратной связи с использованием встроенных операционных усилителей, цифро-аналоговых и аналого-цифровых преобразователей.
- Экспериментально показано, что ускоритель способен эффективно решать системы дифференциальных уравнений методом рекурсивной блочной инверсии, демонстрируя экономию потребления до 5000 раз по сравнению с цифровыми аналогами этих цепей.
Практическая применимость и результаты
Практическая применимость предложенного решения продемонстрирована на задачах отслеживания траектории ракеты с использованием фильтра Калмана, а также на ускорении вычислений обратной кинематики в роботизированных манипуляторах. Полученные результаты по точности сопоставимы с полностью цифровыми системами при эквивалентной разрядности, при этом аналоговый подход с вычислениями в памяти обеспечивает выигрыш по задержке, энергопотреблению и занимаемой площади кристалла.
Международное сотрудничество и перспективы
В основе этой европейской разработки лежат проекты учёных из Пекинского университета, которые тоже публикуют научные работы на эту же тему. В целом — это пример международного сотрудничества, которое решает общую проблему повышения эффективности высокопроизводительных вычислений.
В будущем аналоговые процессоры могут найти применение в различных областях, включая робототехнику, искусственный интеллект и большие данные. Они могут обеспечить более高效ную обработку данных и снизить потребление энергии, что откроет новые возможности для развития этих областей.
EN 
RU