Redação do Site Inovação Tecnológica - 18/03/2024
Supremacia analógica
Pesquisadores demonstraram que um componente eletrônico dotado de memória intrínseca pode resolver problemas científicos complexos usando significativamente menos energia, superando um dos maiores obstáculos da computação digital.
O componente é um memoristor, o elemento fundamental da computação neuromórfica, ou inspirada no cérebro - a computação digital tradicional tem como elemento fundamental o transístor.
Outra diferença fundamental é que, a exemplo das primeiras demonstrações dos processadores que fazem computação com luz, essa arquitetura emergente é tipicamente uma forma de computação analógica, e não digital.
Já existem inúmeras demonstrações e protótipos de processamento baseado em memoristores, mas Wenhao Song e colegas da Universidade de Massachusetts Amherst comprovaram agora que os chips baseados nesses componentes analógicos apresentam uma "supremacia analógica", superando as limitações da computação digital.
Computação analógica na memória
Os métodos de computação atuais exigem que, toda vez que você precisa armazenar informações ou atribuir uma tarefa a um processador, é necessário mover dados entre a memória e as CPUs. Como tarefas complexas significam mover grandes quantidades de dados, chegamos a uma espécie de "engarrafamento" no processamento. A saída até agora tem sido aumentar a largura de banda para o trânsito dos dados, mas já estamos chegando no limite dessa abordagem.
A saída apresentada pela equipe é baseada no conceito conhecido como computação na memória, só que implementado com a tecnologia analógica usando memoristores.
Um memristor controla o fluxo de corrente elétrica em um circuito, ao mesmo tempo que "lembra" o estado anterior, mesmo quando a energia é desligada, ao contrário dos atuais chips de computador baseados em transistores, que só podem reter informações enquanto há energia. O memristor pode ser programado em vários níveis de resistência, aumentando a densidade da informação em cada célula.
Quando organizado em uma matriz de barras cruzadas, esse circuito memorresistivo faz computação analógica usando leis físicas de maneira massivamente paralela, acelerando substancialmente a operação de matrizes, a computação mais frequentemente usada mas que consome muita energia nas redes neurais digitais. A computação é realizada no local onde o dado está, dispensando mover os dados entre a memória e o processador.
Rumo à indústria
Hardwares baseados em memoristores já haviam sido utilizados para fazer tarefas de computação de baixa precisão, como aprendizado de máquina, processamento de sinais analógicos, detecção de radiofrequência e segurança.
"Neste trabalho, nós propusemos e demonstramos uma nova arquitetura de circuito e protocolo de programação que pode representar eficientemente números de alta precisão usando uma soma ponderada de múltiplos componentes analógicos de precisão relativamente baixa, como os memristores, com uma sobrecarga bastante reduzida em termos de circuitos, energia e latência, em comparação com abordagens de quantização existentes," detalhou o professor Qiangfei Xia.
Com isto, o processamento na memória baseado em memoristores passa a ser útil para cálculos científicos, que tipicamente exigem grande precisão. Para a demonstração da prova de princípio, o circuito de memoristores resolveu equações diferenciais parciais estáticas e evolutivas no tempo, equações de Navier-Stokes e problemas de magnetohidrodinâmica.
Estas demonstrações coroam um trabalho de mais de uma década, tempo que levou para projetar e construir circuitos e chips de computador baseados em memoristores de tamanho adequado para computação analógica na memória. "Nossa pesquisa na última década tornou o memoristor analógico uma tecnologia viável. É hora de mover uma tecnologia tão excelente para a indústria de semicondutores para beneficiar a ampla comunidade de hardware de IA," concluiu Xia.