图1: MRAM纵横阵列。信用:DOI:10.1038/s 141586-021-04196-6三星电子今天宣布展示了世界上第一个基于MRAM(磁阻随机存取存储器)的内存计算。关于这一创新的论文于1月12日(格林尼治时间)由《自然》在线发表，并将在即将出版的《自然》印刷版中发表。这篇题为“用于内存计算的磁阻存储器件交叉阵列”的文章展示了三星在内存技术方面的领先地位，以及它为下一代人工智能芯片整合内存和系统半导体所做的努力。该研究由三星高级技术研究所(SAIT)领导，与三星电子铸造业务和半导体R&D中心密切合作。论文的第一作者，SAIT大学的研究员郑承哲博士，以及共同作者，SAIT研究员、哈佛大学教授韩东熙博士和SAIT大学的技术副总裁金相俊博士带头进行了这项研究。
在标准计算机体系结构中，数据存储在存储芯片中，数据计算在单独的处理器芯片中执行。
相比之下，内存计算是一种新的计算范式，它寻求在内存网络中执行数据存储和数据计算。由于该方案可以处理存储在存储器网络本身中的大量数据，而不必移动数据，并且还因为存储器网络中的数据处理以高度并行的方式执行，所以功耗显著降低。因此，内存计算已成为实现下一代低功耗人工智能半导体芯片的有前途的技术之一。
由于这个原因，对内存计算的研究在世界范围内得到了广泛的关注。非易失性存储器，特别是RRAM(电阻式随机存取存储器)和PRAM(相变随机存取存储器)，已经被积极用于演示内存计算。相比之下，到目前为止，很难使用MRAM——另一种非易失性存储器——进行内存计算，尽管MRAM有操作速度、耐用性和大规模生产等优点。这一困难源于MRAM的低电阻，因此MRAM在标准内存计算架构中使用时无法享受功耗降低优势。
三星电子的研究人员通过架构创新为这个问题提供了解决方案。具体来说，他们成功开发了一种展示内存计算的MRAM阵列芯片，用一种新的“电阻求和”内存计算架构取代了标准的“电流求和”内存计算架构，解决了单个MRAM器件电阻小的问题。
三星的研究团队随后测试了这款MRAM内存计算芯片的性能，运行它来执行人工智能计算。该芯片实现了98%的手写数字分类准确率和93%的场景人脸检测准确率。
通过将MRAM——已经达到商业规模生产的嵌入系统半导体制造的存储器——引入内存计算领域，这项工作拓展了下一代低功耗人工智能芯片技术的前沿。
研究人员还提出，这种新的MRAM芯片不仅可以用于内存计算，还可以作为下载生物神经元网络的平台。这与Samsu ng的研究人员最近在2021年9月出版的《自然电子》杂志上发表的一篇观点论文中提出的神经形态电子视觉是一致的。
该论文的第一作者郑承哲博士说:“内存计算与大脑相似，因为在大脑中，计算也发生在生物记忆网络或突触中，即神经元相互接触的点。“事实上，虽然我们的MRAM网络目前执行的计算与大脑执行的计算有不同的目的，但这种固态存储网络在未来可能会被用作一个平台，通过模拟大脑的突触连接来模拟大脑。”
正如本作品中所强调的，通过构建其领先的内存技术并将其与系统半导体技术相融合，三星计划继续扩大其在下一代计算和AI半导体领域的领先地位。
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