Z2RAM: pamięć wspierana przez Gelsingera ma odciążyć rynek chipów AI

Nagare Labs, startup wspierany przez byłego szefa Intela Pata Gelsingera, przedstawił Z2RAM – nową architekturę pamięci, która ma połączyć zalety SRAM, DRAM i NAND. Według firmy rozwiązanie mogłoby złagodzić niedobory pamięci wywołane gwałtownym wzrostem zapotrzebowania ze strony sztucznej inteligencji. Na komercyjne układy trzeba jednak poczekać nawet dekadę.

Trzy technologie w jednej

SRAM jest bardzo szybka i trafia do pamięci podręcznych procesorów, ale zajmuje dużo miejsca i trudno ją skalować. DRAM oferuje większą gęstość, lecz jest wolniejsza. NAND, stosowana w dyskach SSD, wyróżnia się pojemnością i produkcją w wielu pionowych warstwach. Nagare Labs twierdzi, że Z2RAM zapewni szybkość SRAM, gęstość DRAM i architekturę NAND w jednym rozwiązaniu, przy znacznie niższym zużyciu energii.

Kluczem jest konstrukcja komórki. Klasyczna DRAM używa jednego tranzystora i kondensatora na bit. Z2RAM wykorzystuje dwa tranzystory, a ładunek przechowuje w pojemności bramki drugiego z nich, więc osobny kondensator nie jest potrzebny. Dane nie muszą też być ponownie zapisywane po każdym odczycie, co jest jednym z ograniczeń DRAM.

Pamięć ma być układana pionowo, podobnie jak NAND i inne technologie pakowania 3D. Wykorzystuje półprzewodniki tlenkowe oraz trójwymiarowe łączenie hybrydowe. Dzięki temu gęstość bitów miałaby być ponad pięciokrotnie większa niż w SRAM przy zbliżonej przepustowości. Według firmy w miejscu mieszczącym 64 MB SRAM zmieściłoby się 320 MB Z2RAM.

Co to zmienia dla rynku AI

Wąskim gardłem akceleratorów graficznych jest nie tylko moc obliczeniowa, lecz także szybkość przesyłania i przechowywania danych. Im więcej szybkiej pamięci umieszczono blisko procesorów, tym mniej układów potrzeba do uruchamiania zaawansowanych modeli. Z2RAM nie zastąpiłaby pamięci konwencjonalnej, ale mogłaby zmniejszyć liczbę akceleratorów w centrach danych. Odciążyłoby to łańcuch dostaw, poprawiło dostępność komponentów i obniżyło ceny w całej branży, także w smartfonach.

Technologia jest jednak na wczesnym etapie. Inżynierowie Nagare Labs zbudowali pierwsze prototypy, ale muszą jeszcze rozwiązać problemy z niezawodnością i standaryzacją interfejsów. Produkcja komercyjna może ruszyć dopiero za około dziesięć lat.