業(yè)界開始重新審視十年前開發(fā)的處理器架構(gòu),，看好速度較GPU更快1萬倍的所謂「存儲(chǔ)器式運(yùn)算」(In-Memory Computing,；IMC),，將有助于新一代AI加速器發(fā)展。

　　新創(chuàng)公司,、企業(yè)巨擘和學(xué)術(shù)界開始重新審視十年前開發(fā)的處理器架構(gòu),，看好它或許剛好就是機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)的理想選擇。他們認(rèn)為,，「存儲(chǔ)器式運(yùn)算」(In-Memory Computing,；IMC)架構(gòu)可望推動(dòng)新型的人工智能(AI)加速器進(jìn)展，使其速度較現(xiàn)行的GPU更快1萬倍,。

　　這些處理器承諾可在CMOS微縮速度放緩之際擴(kuò)展芯片性能,，而要求密集乘法累積陣列的深度學(xué)習(xí)演算法也正逐漸獲得動(dòng)能。這些芯片雖然距離商用化上市還有一年多的時(shí)間,，但也可能成為推動(dòng)新興非揮發(fā)性存儲(chǔ)器成長的引擎,。

　　例如,，新創(chuàng)公司Mythic瞄準(zhǔn)在快閃存儲(chǔ)器(flash)陣列內(nèi)部進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)路運(yùn)算任務(wù)，致力于從類比領(lǐng)域降低功耗,。該公司的目標(biāo)是在2019年底量產(chǎn)芯片,，成為率先推出這一類新芯片的公司之一。

　　美國圣母大學(xué)(Notre Dame)電子工程系系主任Suman Datta說：「在我們學(xué)術(shù)界大多數(shù)的人認(rèn)為,，新興存儲(chǔ)器將成為實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)器處理器(processor-in-memory；PIM)的技術(shù)之一,。采用新的非揮發(fā)性存儲(chǔ)器將意味著創(chuàng)造新的使用模式,，而存儲(chǔ)器式運(yùn)算架構(gòu)將是關(guān)鍵之一?！?/p>

　　Datta指出,，在1990年代，有幾位學(xué)者試圖打造這樣的處理器,。諸如EXECUBE,、IRAM和FlexRAM之類的設(shè)計(jì)都「失敗了，而今,，隨著相變存儲(chǔ)器(PCM),、電阻式RAM (RRAM)和STT MRAM等新興存儲(chǔ)器出現(xiàn)，以及業(yè)界對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)硬體加速器的興趣濃厚,，開始振興這個(gè)領(lǐng)域的研究,。不過，據(jù)我所知,，大部份的展示都還是在元件或元件陣列層級(jí)進(jìn)行,，而不是一個(gè)完整的加速器?！?/p>

　　其中一家競爭對(duì)手來自IBM于2016年首次披露的「電阻處理器」(Resistive Processing Unit,；RPU)。這是一款4,096 x 4,096交叉陣列的類比元件,。

　　IBM研究員Vijay Narayanan認(rèn)為,，「其挑戰(zhàn)在于找出正確的類比存儲(chǔ)器元素是什么——我們正在評(píng)估相變、RRAM和鐵電,?！筕ijay Narayanan同時(shí)也是一位材料科學(xué)家，他主要的研究領(lǐng)域是在高K金屬閘極,。

　　在2015年,，美國史丹佛大學(xué)(Stanford University)也曾經(jīng)發(fā)布在這一領(lǐng)域的研究。中國和韓國的研究人員也在追求這一理念,。

　　為了實(shí)現(xiàn)成功,，研究人員需要找到相容于CMOS晶圓廠的存儲(chǔ)器元件所需材料,。此外，Narayanan說,，「真正的挑戰(zhàn)」就在于必須在施加電壓時(shí)展現(xiàn)對(duì)稱的電導(dǎo)或電阻,。

　　20180502_IMC_NT01P1IBM Research的材料科學(xué)家Vijay Narayanan表示，大多數(shù)用于AI的存儲(chǔ)器處理器仍處于研究階段,，距離可上市的時(shí)間約三至五年（來源：IBM）

　　關(guān)于未來電晶體的幾點(diǎn)思考

　　IBM至今已經(jīng)制造出一些離散式元件和陣列,，但并不是一款具有4Kx4K陣列的完整測試芯片，也尚未采用目前所認(rèn)為的理想材料,。Narayanan表示,，IBM的Geoff Burr在500 x 661陣列上采用相變材料進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)路(DNN)訓(xùn)練，而其結(jié)果顯示「合理的精確度和加速度」,。

　　「我們正穩(wěn)步前進(jìn),，但了解還必須改善現(xiàn)有的材料，而且也在評(píng)估新材料,?！?/p>

　　IBM希望使用類比元件，以便能夠定義多個(gè)電導(dǎo)狀態(tài),，從而較數(shù)位元件更有助于為低功耗操作開啟大門,。該公司還看好大型陣列可望成為平行執(zhí)行多項(xiàng)AI操作的大好機(jī)會(huì)。

　　Narayanan樂觀地認(rèn)為,，IBM可以利用其于高k金屬閘極方面累積的多年經(jīng)驗(yàn),，找到調(diào)整AI加速器電阻的材料。他花了十幾年的時(shí)間,，才將IBM在該領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)從研究轉(zhuǎn)向商業(yè)產(chǎn)品,，并與格芯(Globalfoundries)和三星(Samsung)等業(yè)界伙伴合作。

　　展望未來,，IBM將致力于開發(fā)閘極全環(huán)(GAA)電晶體,，將奈米片用于7nm節(jié)點(diǎn)以外的應(yīng)用。他認(rèn)為這一類的設(shè)計(jì)并不存在根本的障礙,，而只是實(shí)施的問題,。

　　除了奈米片之外，研究人員正在探索負(fù)電容場效電晶體(FET),，這些FET可在電壓變化很小的情況下提供較大的電流變化,。從研究人員發(fā)現(xiàn)這種摻雜氧化鉿是鐵電材料，而且可能相容于CMOS后,，過去這五年來,，這種想法越來越受到關(guān)注。

　　但Narayanan也說，「目前還有很多反對(duì)者以及同時(shí)支持二者的人,?！?/p>

　　「我們的研究顯示，負(fù)電容是一種短暫的效應(yīng),，」Notre Dame的Datta說,，「因此，當(dāng)極化開關(guān)切換時(shí),，通道電荷得以暫時(shí)啟動(dòng),，而一旦暫態(tài)穩(wěn)定后就不會(huì)再取得任何結(jié)果?！?/p>

　　美國加州大學(xué)柏克萊分校(UC Berkeley)的研究人員則「相信這是一種重要的『新狀態(tài)』,。因此，故事仍在繼續(xù)發(fā)展中,，可以說大部份的公司都在內(nèi)部進(jìn)行評(píng)估中。 」