SSD come CPU: queste memorie sono in grado di svolgere anche operazioni di calcolo

Una collaborazione tra Fraunhofer IPMS, Fraunhofer IMWS e il Taiwan Semiconductor Research Institute (TSRI) ha portato allo sviluppo di un nuovo tipo di memoria ferroelettrica che consente l'elaborazione dati "direttamente in memoria". Questo consentirà di alleggerire il carico per la CPU e velocizzare parte delle operazioni.

L'intensa richiesta di potenza per l'intelligenza artificiale sta generando un incremento evidente nel consumo energetico di data center ed edge device. Uno dei limiti principali riguarda la necessità di trasferire continuamente dati tra memoria e unità di calcolo.

Il progetto si basa su dispositivi nanosheet che permettono di effettuare operazioni di calcolo direttamente nella memoria, in modo da ridurre significativamente la latenza e il dispendio energetico.

Al centro della ricerca vi sono i transistor ferroelettrici FeMFET realizzati con ossido di afnio, un materiale che può essere integrato nei processi produttivi dei semiconduttori avanzati grazie allo spessore estremamente ridotto degli strati ferroelettrici.

Una caratteristica fondamentale di questi dispositivi è il funzionamento capacitivo, molto più efficiente rispetto alle soluzioni resistive tradizionali. Secondo i ricercatori, questo permette un consumo fino a 100 volte inferiore nelle applicazioni embedded rispetto alle attuali memorie non volatili.

"Stiamo progettando una piattaforma che collega più strettamente la tecnologia di memoria e la potenza di calcolo dei chip all'avanguardia. Questo apre nuove possibilità per i sistemi di intelligenza artificiale, riducendo al contempo il consumo energetico" ha spiegato il Dott. Maximilian Lederer, Project Manager presso Fraunhofer IPMS.

La collaborazione punta alla realizzazione di una research line da 300 mm, dedicata allo sviluppo di nuove memorie non solo per prodotti consumer, ma anche per settori come automotive, industriale e medicale, dove l'efficienza energetica ha un peso determinante.

I gruppi di ricerca coinvolti sottolineano che l'integrazione più stretta tra memoria e capacità di elaborazione dei chip di nuova generazione aprirà spazio a sistemi AI molto più efficienti capaci di ridurre l'impatto energetico, ma senza compromettere le prestazioni richieste dai modelli di intelligenza artificiale e dal calcolo neuromorfico.

"La cooperazione tra Germania e Taiwan unisce competenze chiave, dallo sviluppo dei materiali alla loro caratterizzazione ad alta risoluzione, fino alle architetture di dispositivi all'avanguardia. Insieme, stiamo creando una piattaforma per la prossima generazione di tecnologie di memoria a risparmio energetico" ha aggiunto il Dott. Chien-Nan Liu, Direttore Generale del Taiwan Semiconductor Research Institute.