Uma equipe conjunta da Universidade de Ciência e Tecnologia do Sul da China e da Universidade Jiaotong de Xi’an publicou recentemente um estudo na revista Nature Electronics, apresentando o desenvolvimento bem-sucedido de um chip de computação em memória baseado em memória magnetorresistiva com torque de transferência de spin (STT-MRAM). Essa nova tecnologia de computação em memória pode melhorar significativamente a eficiência operacional dos sistemas de inteligência artificial, oferecendo uma nova direção para o design de hardware.

O chip foi fabricado com processo de 40 nanômetros e possui capacidade de armazenamento de 64 kb. Segundo os pesquisadores, “os blocos CIM não voláteis podem reduzir a transferência de dados entre as unidades de processamento e armazenamento, proporcionando computação de IA mais rápida e com menor consumo de energia”. Esse design supera as limitações de precisão dos métodos tradicionais de computação analógica, permitindo a realização de cálculos digitais in situ.

A nova arquitetura de computação em memória realiza operações de multiplicação no nível de célula e acumulação digital no nível de módulo macro, otimizando o desempenho por meio de algoritmos de treinamento aprimorados. Os testes mostraram que o chip suporta operações matriciais sem perda de precisão entre 4 e 16 bits, alcançando desempenho de inferência comparável ao de software em tarefas de redes residuais e redes neurais informadas por física. Essa solução oferece uma forma mais eficiente de processar dados para hardware de inteligência artificial.

De acordo com os pesquisadores, o chip realiza operações matriciais totalmente paralelas em apenas 7,4 a 29,6 nanossegundos, atingindo eficiência energética de 7,02 a 112,3 trilhões de operações por segundo por watt. Li Humiao, Chai Zheng e seus colaboradores escreveram no artigo: “Propomos um bloco digital de computação em memória não volátil de 64 kb baseado na tecnologia STT-MRAM de 40 nanômetros.” A tecnologia demonstra vantagens claras em precisão e eficiência energética.

Esse avanço em computação em memória cria condições favoráveis para a implementação de modelos de inteligência artificial em dispositivos portáteis. A arquitetura baseada em STT-MRAM deve impulsionar o desenvolvimento da próxima geração de hardware de IA, oferecendo suporte tecnológico a diversos cenários de computação inteligente.