Combler l'écart entre les ressources de calcul et de mémoire a donné naissance à un certain nombre de technologies, y compris diverses variantes de DRAM intelligente, mais Macronix, un fournisseur de dispositifs NOR et NAND, voit le problème différemment et propose de transférer une partie des calculs directement à un type spécial de mémoire flash.
Avec les volumes croissants de données dans un certain nombre de scénarios modernes, y compris l'apprentissage automatique, les systèmes ne peuvent pas toujours "alimenter" les cœurs de calcul, c'est pourquoi Macronix propose d'effectuer le traitement des données primaires directement dans la mémoire flash. Et une telle mémoire appelée FortiX Macronix présentée lors de l'événement Flash Memory Summit 2022.
Dans ce cas, nous ne parlons pas d'un "lecteur de calcul" classique, qui utilise tout de suite un contrôleur assez puissant avec des cœurs de processeur à usage général ou FPGA. La structure même des puces Fortix NAND comprend des structures spécialisées nvTCAM (mémoire ternaire non volatile adressable par le contenu).
Il peut effectuer des calculs assez spécialisés, notamment la recherche par mots-clés et la détermination de la distance de Hamming. Cela ne fonctionne pas aussi vite que des requêtes similaires à la DRAM classique, mais cela ne tient pas compte de la surcharge de transport des données d'un lecteur flash vers la mémoire et de l'exécution des fonctions correspondantes avec la participation du processeur central.
Dans le cas de FortiX, la mémoire flash effectue ces tâches elle-même, ce qui économise de la bande passante et de l'énergie. Comparé à la DRAM, le lecteur à base de mémoire FortiX peut gagner à certains égards, offrant une densité d'emballage de 64 Go par puce contre 8-16 pour la DRAM, et consommant également environ 330 mW contre environ 1 W. Certes, la vitesse de recherche est d'un ordre de grandeur inférieur, mais le nombre de requêtes est d'un ordre de grandeur supérieur, explique Macronix.
La société appelle la portée de FortiX diverses tâches d'intelligence artificielle - reconnaissance de motifs et de voix, recherche dans de grands tableaux de données (Big Data), recherche d'une correspondance dans l'ADN. La société ne fournit pas de détails sur la structure de la partie informatique de FortiX, et certaines sources étrangères pensent que l'on peut parler de différentes combinaisons de NAND et de processeurs de requêtes spécifiques configurés pour une tâche spécifique.
2022-08-13 14:49:29
Auteur: Vitalii Babkin