Üretken yapay zeka teknolojilerinin her geçen gün artan işlem kapasitesi ve bellek gereksinimi, mevcut bilgisayar mimarilerinin sınırlarını zorlamaya devam ediyor. Uzun süredir "geleceğin belleği" nitelendirmesiyle anılan ancak ticari pazarda henüz yer edinemeyen Dirençli RAM (RRAM) teknolojisi, Türk bilim insanı Duygu Kuzum liderliğindeki bir araştırmayla yeniden dünya gündemine oturdu. Kaliforniya Üniversitesi San Diego'da (UCSD) gerçekleştirilen çalışma, sinir ağlarını doğrudan bellek devreleri üzerinde koşturarak veri transferindeki darboğazları ortadan kaldırmayı hedefliyor.
İşlemci ve bellek arasındaki performans uçurumu yapay zeka sistemlerini yavaşlatıyor
Modern bilişim dünyasında işlemci hızları ile bellek erişim hızları arasındaki farkın açılması, literatürde "bellek duvarı" olarak tanımlanan kronik bir problemi beraberinde getiriyor. Büyük veri setleri ve karmaşık sinir ağı modelleri işlenirken verinin sürekli olarak işlemci ile bellek arasında taşınması, hem sistemlerde gecikmelere yol açıyor hem de enerji tüketimini ciddi oranda artırıyor. UCSD’de elektrik mühendisi olarak görev yapan Duygu Kuzum ve ekibi, bu sorunu aşmak adına veriyi taşımak yerine hesaplamayı doğrudan verinin saklandığı yerde yapmayı amaçlıyor. Geliştirilen bu yeni perspektif, bulut sistemlerine ihtiyaç duymadan yerel olarak çalışabilen ve düşük enerjiyle uzun süre aktif kalan yapay zeka sistemlerinin temelini oluşturabilir.
RRAM teknolojisi dördüncü temel devre elemanı olan memristor yapısına dayanıyor
Elektronik dünyasında direnç, kapasitör ve indüktörden sonra dördüncü temel devre elemanı olarak kabul edilen memristor, RRAM teknolojisinin kalbinde yer alıyor. Memristorlar, üzerinden geçen akıma göre direnç değerlerini değiştirebilme ve enerji kesilse dahi bu bilgiyi koruyabilme yeteneğine sahip bulunuyor. RRAM'in güç kesintilerinde bile veriyi saklayabilmesi büyük bir avantaj sağlasa da teknoloji şimdiye dek malzeme kararlılığı ve üretimdeki güvenilirlik sorunları nedeniyle ticarileşemedi. On yılı aşkın bir geçmişi olmasına rağmen, bu teknik engeller RRAM'in ana akım tüketici elektroniğine girmesini engelledi.
Sekiz katmanlı 3D yapı ile malzeme ve güvenilirlik sorunlarına çözüm üretiliyor
Duygu Kuzum liderliğindeki araştırma ekibi, RRAM teknolojisindeki kararlılık sorunlarını aşmak için "Bulk RRAM" olarak isimlendirilen üç boyutlu bir mimari geliştirdi. Bu tasarımda sekiz RRAM katmanı tek bir 3D yapı içerisinde üst üste istiflenerek kapasite ve performans artırımı sağlandı. 40 nanometre boyutuna kadar ölçeklenebilen bu mimaride, her bir bellek hücresi 64 farklı direnç seviyesini temsil edebiliyor. Bu çok seviyeli yapı, geleneksel tasarımlarda ulaşılamayan bir analog hesaplama hassasiyeti sunarak sistemin doğruluğunu en üst seviyeye taşıyor.
Giyilebilir sensör testlerinde yüzde 90 oranında başarı elde edildi
Geliştirilen 3D RRAM devreleri, pratik bir senaryo dahilinde giyilebilir bir sensörden gelen verileri sınıflandıran öğrenme algoritmasıyla test edildi. Yapılan denemeler sonucunda sistemin yüzde 90 oranında bir doğruluk payıyla çalıştığı gözlemlendi. Bu sonuç, yeni nesil bellek mimarisinin geleneksel dijital sinir ağlarının performansına yaklaştığını kanıtlıyor. Ancak yetkililer, teknolojinin henüz devasa dil modelleri veya yüksek işlem gücü gerektiren sohbet botları için tam hazır olmadığını, veri tutma süresi ve yüksek sıcaklıklardaki stabilite üzerinde çalışmaların devam ettiğini vurguluyor.
Bilimsel çalışmalar uzun vadeli ve kararlı cihazlar geliştirmeye odaklanıyor
Yürütülen projenin mevcut odak noktası hakkında bilgi veren Duygu Kuzum, çalışmaların büyük bir kısmının malzeme karakterizasyonu ve optimizasyon süreçlerine ayrıldığını ifade etti. Kuzum, temel hedeflerinin yapay zeka operasyonları için özel olarak yapılandırılmış, uzun vadede güvenilir ve kararlı bir RRAM cihazı ortaya koymak olduğunu belirtti. Bu teknolojik ilerlemenin, gelecekte internet bağlantısına ihtiyaç duymayan ve çok daha az enerji harcayan otonom yapay zeka birimlerinin kapısını aralaması bekleniyor.
