Samsung Electronics Co., Ltd. sa démonstration de la première informatique en mémoire au monde basée sur la MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory). L'article sur cette innovation a été publié en ligne par Nature le 12 janvier (GMT), et devrait être publié dans la prochaine édition imprimée de Nature. Intitulé A crossbar array of magnetoresistive memory devices for in-memory computing1, cet article illustre le leadership de Samsung dans le domaine de la technologie de la mémoire et ses efforts pour fusionner la mémoire et les semi-conducteurs de système pour les puces d'intelligence artificielle (IA) de la prochaine génération. Les recherches ont été menées par le Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) en étroite collaboration avec Samsung Electronics Foundry Business et Semiconductor R&D Center. Le premier auteur de l'article, le Dr Seungchul Jung, chercheur en chef au SAIT, et les coauteurs, le Dr Donhee Ham, membre du SAIT et professeur à l'université de Harvard, et le Dr Sang Joon Kim, vice-président de la technologie au SAIT, ont dirigé les recherches. Dans l'architecture informatique standard, les données sont stockées dans des puces de mémoire et le calcul des données est exécuté dans des puces de processeur séparées. En revanche, l'informatique en mémoire est un nouveau paradigme informatique qui vise à effectuer à la fois le stockage et le traitement des données dans un réseau de mémoire. Comme ce système peut traiter une grande quantité de données stockées dans le réseau de mémoire lui-même sans avoir à déplacer les données, et aussi parce que le traitement des données dans le réseau de mémoire est exécuté de manière hautement parallèle, la consommation d'énergie est considérablement réduite. L'informatique en mémoire est donc apparue comme l'une des technologies prometteuses pour la réalisation de la prochaine génération de puces à semi-conducteurs à faible consommation d'énergie. C'est pourquoi les recherches sur le calcul en mémoire ont été intensément poursuivies dans le monde entier. Les mémoires non volatiles, en particulier la RRAM (Resistive Random Access Memory) et la PRAM (Phase-change Random Access Memory), ont été activement utilisées pour démontrer l'informatique en mémoire. En revanche, il a été jusqu'à présent difficile d'utiliser les MRAM - un autre type de mémoire non volatile - pour l'informatique en mémoire, malgré les mérites des MRAM tels que la vitesse de fonctionnement, l'endurance et la production à grande échelle. Cette difficulté provient de la faible résistance de la MRAM, qui ne peut pas bénéficier de l'avantage de la réduction de puissance lorsqu'elle est utilisée dans l'architecture standard de l'informatique en mémoire. Les chercheurs de Samsung Electronics ont apporté une solution à ce problème par une innovation architecturale. Concrètement, ils ont réussi à développer une puce à matrice MRAM qui fait la démonstration de l'informatique en mémoire, en remplaçant l'architecture standard d'informatique en mémoire à somme de courants par une nouvelle architecture d'informatique en mémoire à somme de résistances, qui résout le problème des petites résistances des dispositifs MRAM individuels. L'équipe de recherche de Samsung a ensuite testé les performances de cette puce de calcul en mémoire MRAM en l'utilisant pour effectuer des calculs d'intelligence artificielle. La puce a atteint une précision de 98 % dans la classification de chiffres écrits à la main et une précision de 93 % dans la détection de visages dans des scènes. En introduisant la MRAM - la mémoire qui a déjà atteint une production à l'échelle commerciale intégrée dans la fabrication de semi-conducteurs - dans le domaine de l'informatique en mémoire, ces travaux repoussent les limites des technologies de la prochaine génération de puces d'IA à faible puissance. Les chercheurs ont également suggéré que cette nouvelle puce MRAM peut non seulement être utilisée pour le calcul en mémoire, mais qu'elle peut également servir de plateforme pour télécharger des réseaux neuronaux biologiques. Cela va dans le sens de la vision de l'électronique neuromorphique que les chercheurs de Samsungs ont récemment avancée dans un article de perspective publié dans le numéro de septembre 2021 de la revue Nature Electronics.