Z2RAM: ذاكرة بدعم من غيلسنغر تسعى لتخفيف أزمة رقائق الذكاء الاصطناعي

كشفت شركة Nagare Labs الناشئة، المدعومة من الرئيس التنفيذي السابق لإنتل بات غيلسنغر، عن Z2RAM، وهي بنية ذاكرة جديدة تهدف إلى الجمع بين مزايا SRAM وDRAM وNAND. وبحسب الشركة، قد تخفف هذه التقنية من شح الذاكرة الناجم عن الطلب المتفجر من قطاع الذكاء الاصطناعي. غير أن الرقائق التجارية قد تحتاج إلى نحو عشر سنوات.

ثلاث تقنيات في حزمة واحدة

تتميز SRAM بسرعة فائقة وتُستخدم في الذاكرة المؤقتة للمعالجات، لكنها تشغل مساحة كبيرة ويصعب توسيعها اقتصاديًا. أما DRAM فتوفر كثافة أعلى لكنها أبطأ. وتتميز NAND، المستخدمة في أقراص SSD، بسعتها وتصنيعها في طبقات عمودية متعددة. وتقول Nagare Labs إن Z2RAM تقدم سرعة SRAM وكثافة DRAM وبنية NAND في حزمة واحدة، مع استهلاك أقل بكثير للطاقة.

يكمن سر التصميم في خلية الذاكرة. فذاكرة DRAM التقليدية تستخدم ترانزستورًا ومكثفًا لكل بت، بينما تعتمد Z2RAM على ترانزستورين، إذ تخزن سعة بوابة الترانزستور الثاني الشحنة الكهربائية، فلا حاجة إلى مكثف منفصل. كما لا تحتاج البيانات إلى إعادة الكتابة بعد كل وصول، وهو أحد قيود DRAM.

صُممت الذاكرة لتُكدَّس عموديًا مثل NAND وتقنيات التغليف ثلاثي الأبعاد الأخرى، وتستخدم أشباه موصلات أكسيدية وتقنيات ربط هجين ثلاثي الأبعاد. ويقول المطورون إن ذلك يتيح كثافة بتات تفوق SRAM بأكثر من خمسة أضعاف مع عرض نطاق ترددي مقارب. وتوضح Nagare Labs أن المساحة التي تتسع لـ64 ميغابايت من SRAM يمكن أن تستوعب 320 ميغابايت من Z2RAM.

ماذا يعني ذلك لسوق الذكاء الاصطناعي؟

لا يقتصر اختناق مسرّعات الرسوميات على القدرة الحسابية، بل يشمل سرعة نقل البيانات وتخزينها. وكلما زادت الذاكرة السريعة القريبة من المعالجات، قلّ عدد الرقائق اللازمة لتشغيل النماذج المتقدمة. لن تحل Z2RAM محل الذاكرة التقليدية، لكنها قد تقلص عدد المسرّعات في مراكز البيانات، ما يخفف الضغط على سلاسل الإمداد ويحسّن توافر المكونات ويخفض الأسعار في القطاع.

ومع ذلك، ما زالت التقنية في مرحلة مبكرة. فقد طوّر مهندسو Nagare Labs النماذج الأولية، لكن عليهم حل مشكلات الموثوقية وتوحيد معايير الواجهات. وقد يستغرق الإنتاج التجاري عقدًا كاملًا.