Ingrid Fadelli , Phys.org

Gaby Clark tərəfindən redaktə edilmişdir , Andrew Zinin tərəfindən nəzərdən keçirilmişdir

 Redaktorların qeydləriÇeşidləmə tapşırıqları çoxsaylı tətbiqlərdə hər yerdə mövcuddur. CPU/GPU və ya ASIC əsaslı çeşidləmə sistemləri kütləvi müqayisə vahidlərindən istifadə edir. Performans CMOS cihazları və yaddaş və müqayisə vahidləri arasında bant genişliyi ilə məhdudlaşır. Sort-yaxın yaddaş bant genişliyi darboğazını yüngülləşdirir. Memristorla dəstəklənən məntiqə əsaslanan yaddaşda çeşidləmə memristorlardan istifadə edir, lakin yenə də müqayisə əməliyyatlarına əsaslanır. TNS/CA-TNS strategiyaları ilə müqayisəsiz MSIM-imiz üç darboğazı həll edir. Kredit: Yu et al.

Çeşidləmə kimi də tanınan məlumatların müəyyən bir ardıcıllıqla təşkili geniş sistemlər tərəfindən həyata keçirilən mərkəzi hesablama əməliyyatıdır. Adi aparat sistemləri məlumatların saxlanması və çeşidlənməsi üçün ayrı-ayrı komponentlərə əsaslanır ki, bu da onların sürətini və enerji səmərəliliyini məhdudlaşdırır.

Pekin Universitetinin tədqiqatçıları bu yaxınlarda saxlanılan məlumatları yerində çeşidləmək üçün memristorlara əsaslanan yeni yenidən konfiqurasiya edilə bilən yaddaş sistemini inkişaf etdirdilər. Onların təklif etdiyi sistem, Nature Electronics- də nəşr olunan və professor Yuchao Yang tərəfindən idarə olunan bir məqalədə qeyd edildi , məlumatları həm tez, həm də enerjiyə qənaət edən şəkildə saxlamaq və çeşidləmək üçün tapıldı.

“Orijinal ideya ondan irəli gəlir ki, matrisin çoxaldılması və konvolyusiya kimi əməliyyatlar CIM (Yaddaşda Hesablama) sistemlərində geniş şəkildə tətbiq edilsə də, unikal hesablama xüsusiyyətlərinə görə çeşidləmə uzun müddət yaddaşda hesablama texnologiyasında “çırtmaq üçün çətin bir qoz” kimi qəbul edilir” dedi Yaoyu Tao, TechXpl-in müxbir müəllifi.

“Birincisi, ənənəvi çeşidləmə aparatı geniş müqayisə və seçmə məntiqi, şərti budaqlanma və ya dəyişdirmə əməliyyatlarını əhatə edir ki, bu da CIM-in (Yaddaşda Hesablama) üstün olduğu xətti əməliyyatlardan əsaslı surətdə fərqlənən qeyri-müntəzəm idarəetmə axınını ehtiva edir. İkincisi, böyük həcmdə məlumatlarla çeşidləmə çox vaxt C yaddaşa giriş modelləri ilə ziddiyyət təşkil edən yüksək dinamik yaddaşa giriş modellərinə gətirib çıxarır.”

Bu günə qədər hazırlanmış çeşidləmə alqoritmlərinin əksəriyyətinin də güclü məlumat asılılığı nümayiş etdirdiyi aşkar edilmişdir. Bu, mahiyyətcə, onların yerinə yetirdiyi əməliyyatların əvvəlki əməliyyatların nəticələrinə əsaslanması deməkdir ki, bu da öz növbəsində onların təkmilləşdirilməsini çətinləşdirir və eyni vaxtda bir neçə əməliyyatın yerinə yetirilməsini tələb edən tapşırıqlarda CIM sistemlərinin üstünlüyünü azaldır.Oyna

00:0000:36SəssizParametrlərPIPTam ekrana daxil olun

OynaCA-TNS çeşidlənməsi. Kredit: Nature Electronics (2025). DOI: 10.1038/s41928-025-01405-2

“CIM-in inkişafında çeşidləmənin həll edilməmiş problem olaraq qalmasının səbəbi onun “strukturlaşdırılmamış” və “nəzarət intensiv” hesablama təbiətindədir və bu, yaddaşdaxili xətti sürətləndirməyə əsaslanan mövcud CIM dizayn prinsipləri ilə mahiyyətcə ziddiyyət təşkil edir” dedi Tao.

“CIM-də çeşidləmənin tətbiqi darboğazının aradan qaldırılması, beləliklə, təkcə kritik mühəndislik problemini həll etməyəcək, həm də CIM-i ümumi təyinatlı ağıllı hesablama texnologiyasına çevirmək yolunda böyük bir addım olacaq. Tədqiqatımızın əsas məqsədi “yerində” çeşidləməni həyata keçirmək və ən müasir hesablama texnikasına uyğun olan yaddaşda çeşidləmə üsullarını inkişaf etdirməkdir.”

Tao və onun həmkarları tərəfindən bu son tədqiqatın bir hissəsi olaraq hazırlanmış yeni, yenidən konfiqurasiya edilə bilən yaddaşda çeşidləmə sistemi bir tranzistor-bir rezistor (1T1R) memristor massivlərindən və periferik sxemlərdən ibarətdir. Periferik sxemlər rəqəm prosessoru, rəqəm seçicisi və vəziyyət nəzarətçisi kimi adlandırılan üç fərqli modula bölünür.

“Bu komponentlər 1T1R memristor massivlərinə daxil olmaq üçün yenidən konfiqurasiya edilə bilər və ədəbiyyatda dəyişən məlumat növlərini, o cümlədən real dünyada çeşidləmə tətbiqlərinin ehtiyaclarını ödəmək üçün imzasız, ikinin tamamlayıcısı və ya işarə və böyüklük sabit nöqtəsi və ya üzən nöqtə nömrələrini dəstəkləmək üçün yenidən konfiqurasiya edilə bilər” dedi Tao.

“Onların unikal üstünlükləri/xüsusiyyətləri arasında üç müxtəlif paralellik təkmilləşdirilməsi metodologiyasına dəstək, daha yüksək rəqəm səviyyəli paralellik üçün çox bank strategiyası, daha yüksək bit səviyyəli paralellik üçün bit dilim strategiyası və daha yüksək cihazdaxili paralellik üçün çox səviyyəli strategiya daxildir.”Memristor cihazları tərəfindən işə salınan bu iş rəqəmlərin oxunması (DR) üçün 1T1R massivini, müqayisəsiz SİM üçün TNS/CA-TNS texnikasını və praktik nümayiş üçün uçdan-uca MSIM sistemini inkişaf etdirir. Kredit: Yu et al.

İlkin sınaqlarda bu tədqiqatçılar qrupu tərəfindən hazırlanmış yeni yaddaşda çeşidləmə sxemi yüksək perspektivli nəticələr verdi, çünki məlumatların çeşidlənməsi üçün əvvəllər tətbiq edilən yanaşmalardan xeyli az enerji tələb edirdi. Bundan əlavə, sxem çox yönlü və uyğunlaşa biləndir, onu müxtəlif digər sistemlərlə inteqrasiya etməyə və konkret real dünya problemlərinin tələblərinə uyğunlaşdırmağa imkan verir.

“Sxem çox banklı, bit dilimli və çoxsəviyyəli keçiricilik də daxil olmaqla üç paralelliyin gücləndirilməsi strategiyasına imkan verir və matris-vektor çarpmaları üçün ən müasir yaddaşda hesablama ilə uyğun gəlir” dedi Tao. “Çeşidləmə alqoritmləri daha çox təhlil üçün ən uyğun elementləri müəyyən etmək üçün namizəd məlumatlarının böyük həcmlərini sürətlə sıralayaraq məlumatların işlənməsində mühüm rol oynayır .

“Böyük dil modelinin öyrədilməsi, robotik yolun planlaşdırılması və gücləndirici öyrənmə axtarışı kimi ssenarilərdə birdən çox qərar və ya hərəkəti cəld qiymətləndirmək və sıralamaq həm əvəzsizdir, həm də çox vaxt aparır. Bununla belə çeşidləmə əməliyyatları qeyri-xətti əməliyyatları və qeyri-müntəzəm verilənlərə çıxış modellərini əhatə edir və hazırda çeşidləmə üçün ümumi təyinatlı, səmərəli aparat primitivləri yoxdur.”

Hal-hazırda mövcud olan yaddaşda emal (PIM) arxitekturalarının əhəmiyyətli məhdudiyyətlərə malik olduğu, o cümlədən böyük həcmdə məlumatların səmərəli çeşidlənməsinin mümkünsüzlüyü məlumdur. Bu, indiyədək onların yerləşdirilməsini məhdud sayda ssenari ilə məhdudlaşdırıb.

Tao və onun həmkarları tərəfindən hazırlanmış yeni yanaşma bu PIM arxitekturalarının çatışmazlıqlarını aradan qaldırmağa kömək edə bilər və bununla da daha geniş tapşırıqların öhdəsindən gələrkən sistemlərin məlumatların saxlanması və çeşidlənməsi səmərəliliyini artırır. Gələcəkdə o, səhiyyə müəssisələrində və istehsal sahələrində tətbiq oluna bilər və ya elmi məlumat bazalarını səmərəli təşkil etmək və ağıllı nəqliyyat həllərini optimallaşdırmaq üçün də istifadə edilə bilər.

“Biz indi yaddaşda çeşidləmə sistemini təkmilləşdirmək və onu süni intellekt və ya digər inkişaf etməkdə olan ssenarilər üçün ən müasir yaddaşda hesablama sistemlərinə inteqrasiya etmək üzərində işləyirik” dedi Tao. “Bizim əsas məqsədimiz bu texnologiyanı çeşidləmənin hesablama darboğazına çevrildiyi daha ümumi aparat sistemlərində tətbiq etməkdir.”

Müəllifimiz İnqrid Fadelli tərəfindən sizin üçün yazılmış , Gaby Clark tərəfindən redaktə edilmiş və Endryu Zinin tərəfindən yoxlanılmış və nəzərdən keçirilmiş bu məqalə diqqətli insan əməyinin nəticəsidir. Müstəqil elmi jurnalistikanı yaşatmaq üçün sizin kimi oxuculara güvənirik. Bu hesabat sizin üçün əhəmiyyət kəsb edirsə, lütfən, ianə (xüsusilə aylıq) nəzərdən keçirin. Siz təşəkkür olaraq reklamsız hesab əldə edəcəksiniz .

Daha çox məlumat: Lianfeng Yu et al, Memristorlara əsaslanan sürətli və yenidən konfiqurasiya edilə bilən yaddaşda çeşidləmə sistemi, Nature Electronics (2025). DOI: 10.1038/s41928-025-01405-2 .

Jurnal məlumatı: Nature Electronics 

© 2025 Science X Network