Nagare Labs'in Z2RAM'i SRAM hızı ve DRAM yoğunluğunu hedefliyor

Nagare Labs, Pat Gelsinger tarafından desteklenen bir Georgia Tech çıkışlı şirket olarak, Z2RAM belleğinin yapay zeka çiplerinde doğrudan SRAM hızında ve DRAM yoğunluğunda yer alabileceğini söylüyor. Kurucularının yayımladığı hücreler 85 santigrat derecede 300 saniyeden uzun süre veri tuttu. Şirketin Gen 1 rakamları, 5 kat SRAM yoğunluğu ve 14 kat DRAM hızı dahil, projeksiyon olarak kalıyor.

Z2RAM nasıl çalışır

Nagare, Z2RAM'i "İki transistör ve bir kalkan. Kondansatör yok." olarak tanımlıyor. Yazma transistörü depolama düğümüne yük yerleştirir, kalkan gürültülü komşuları engeller ve okuma transistörü boşaltmadan algılayabilir. Bu kazanç hücresinde okuma transistörünün gate kapasitansı yükü tutar, böylece okumalar yıkıcı değildir ve DRAM geri yazımından kaçınır. Nagare, bit başına bir picojouleden çok daha az bir değer hedefliyor.

Bellek darboğazı

Yapay zeka çipleri yüksek bant genişliğine ihtiyaç duyar, ancak HBM verimi zordur. Isı ayrıca yığılmış belleği sınırlar ve Samsung'un zHBM'si yaklaşık dört katman planlanıyor. Nagare, tepe hesaplama gücünün otuz yıl boyunca yılda yüzde 70 büyüdüğünü, bellek bant genişliğinin ise yüzde 20 büyüdüğünü söylüyor. Kurucu ortak Shimeng Yu'nun grubunun 2025 simülasyonu, yığılmış DRAM altındaki mantık gücünü DRAM'ı 95 santigrat derece veya altında tutmak için 220 W/cm2, daha iyi termal viyalarla 300 W/cm2 olarak belirledi.

Yayınlanan sonuçlar ve açık sorular

Kurucu ortak Suman Datta'nın grubunun 2020 makalesi 25 santigrat derecede 1 saniye ve 85 santigrat derecede 300 milisaniye tutma süresi bildirdi. 2025 güncellemesi 25 santigrat derecede 1.000 saniyeden fazla süre elde etti ve daha sonra güçlendirilmiş üç transistörlü hücre 85 santigrat derecede 300 saniyeden fazla süre veri tuttu. Nagare, ölçülen tutma, gecikme veya enerji rakamlarını paylaşmayı reddetti. Datta, The Register'a Z2RAM karo örneklemesinin dört yıl içinde hedeflendiğini ve üretim sevkiyatlarının, gerçekleşirse, önümüzdeki on yıl içinde geleceğini söyledi.

Üretim zorlukları

Nagare, hızlandırıcının üstüne katmanlar inşa eder ve bunları ara katman veya katmanlar arası bağ olmadan tek bir kalıp üzerinde birlikte desenler. Şu anda fabrikası yok ve bir Ar-Ge fab ortağı arıyor. Yu, The Register'a bu tür belleği bir hızlandırıcıyla bütünleştirmek için bir standart olmadığını söyledi ve Datta, tek elektron etkileri gibi güvenilirlik endişelerini gündeme getirdi.

Kaynaklar: Tom's Hardware