/https%3A%2F%2Fs3.eu-central-1.amazonaws.com%2Fmedia.my.ua%2Ffeed%2F53%2Fbafb68989de1426b0a59e315758f4d80.jpg)
Самая быстрая память в мире записывает данные в 10 000 раз быстрее, чем современные технологии
Ученые из Университета Фудань (КНР) создала самое быстрое полупроводниковое запоминающее устройство, когда-либо созданное, — энергонезависимую флэш-память "PoX". Она программирует один бит за 400 пикосекунд, т.е. 25 млрд операций в секунду.
Об этом пишет издание interestingengineering.com.
Обычная статическая и динамическая оперативная память (SRAM, DRAM) записывает данные за 1–10 наносекунд, но теряет все при отключении питания. Флэш-чипы, напротив, хранят данные без питания, но обычно требуют микро- или миллисекунд на запись — слишком медленно для современных ИИ-ускорителей, обрабатывающих терабайты параметров в реальном времени.
Группа ученых из Фуданя перепроектировала физику флэш-памяти, заменив кремниевые каналы двумерным графеном. Настроив "гауссову длину" канала, они добились двумерной суперинжекции, представляющей фактически безграничный всплеск заряда в слой хранения, который обходит классическое узкое место инжекции. Используя оптимизацию процесса на основе ИИ, они довели энергонезависимую память до ее теоретического предела. Это открывает путь для будущей высокоскоростной флэш-памяти.
Поскольку PoX является энергонезависимым, он сохраняет данные без резервного питания, что является критически важным свойством для следующего поколения периферийного ИИ и систем с ограничениями в плане хранения энергии. Сочетание сверхнизкой энергии с пикосекундной скоростью записи может устранить давнее узкое место памяти в выводе и обучении ИИ, где передача данных, а не арифметика, теперь доминирует в бюджетах мощности.
Память в стиле PoX может исключить отдельные высокоскоростные кэши SRAM в ИИ-чипах, сократив площадь и энергию. Она может обеспечить мгновенное включение маломощных ноутбуков и телефонов, а также поддержку баз данных, которые хранят целые рабочие наборы в постоянной оперативной памяти.
Инженеры из Фуданя сейчас масштабируют архитектуру ячеек и проводят демонстрации на уровне массива.

