1. Oltre il collo di bottiglia di von Neumann: La classica architettura di von Neumann soffre di un collo di bottiglia:i dati e le istruzioni percorrono lo stesso percorso tra CPU e memoria. Le nuove tecnologie di memoria stanno aiutando ad alleviare questo:
* Elaborazione dei dati vicini: Le unità di elaborazione sono posizionate più vicine alla memoria (ad esempio, calcolo in memoria con RAM resistenti o architetture di elaborazione in memoria). Ciò riduce significativamente i tempi di trasferimento dei dati, accelerando i calcoli. Ciò porta ad architetture con elaborazione distribuita, in cui si verifica il calcolo in cui risiedono i dati.
* Memoria impilata 3D: La memoria di impilamento muore verticalmente l'uno sull'altro aumenta la larghezza di banda e la densità della memoria senza richiedere impronte fisiche maggiori. Ciò consente una maggiore memoria più vicina alla CPU, mitigando ulteriormente il collo di bottiglia Von Neumann.
2. Efficienza energetica: L'accesso alla memoria consuma una parte significativa del budget energetico di un computer. Le nuove tecnologie stanno migliorando l'efficienza energetica:
* Memoria non volatile (NVM): NVM come NAND Flash e tecnologie emergenti come STT-RAM e MRAM conservano i dati anche quando la potenza è spenta, eliminando la necessità di aggiornare costantemente i dati in DRAM, risparmiando energia significativa. Ciò è particolarmente importante per i sistemi mobili e incorporati.
* Design di memoria a basso consumo: I progressi nei processi di produzione e nei progetti di celle di memoria riducono costantemente l'energia richiesta per le operazioni di memoria.
3. Architetture specializzate: Diverse tecnologie di memoria hanno diversi punti di forza e di debolezza. Questo porta a architetture specializzate che sfruttano queste caratteristiche:
* Calcolo accelerato: Le GPU e altri acceleratori dipendono fortemente dal trasferimento di dati efficiente. Le soluzioni di memoria ad alta larghezza di banda, come HBM, sono cruciali per le loro prestazioni.
* Ai acceleratori: L'hardware specializzato per attività di apprendimento automatico beneficia di vicinanza a grandi quantità di dati. Il calcolo in memoria e le NVM specializzate sono in fase di sviluppo per ottimizzare i carichi di lavoro dell'IA.
* Memoria persistente: Le tecnologie NVM come Intel Optane consentono alle applicazioni di accedere direttamente ai dati come se fosse una RAM regolare, ma i dati persistono anche dopo una perdita di potenza. Ciò consente strategie innovative di database e memorizzazione nella cache.
4. Nuovi progetti di sistema: Le tecnologie di memoria influenzano la progettazione generale del sistema:
* Architetture incentrate sulla memoria: I sistemi sono progettati attorno alle caratteristiche della memoria, piuttosto che alla CPU. Ciò significa pensare strategicamente al movimento dei dati e al posizionamento.
* Calcolo eterogeneo: I sistemi integrano diversi tipi di processori e memorie per gestire vari compiti in modo ottimale. Ciò richiede una sofisticata gestione della memoria e interconnessioni.
5. Affidabilità e durata migliorate: Alcune nuove tecnologie di memoria offrono una maggiore affidabilità e resistenza rispetto alla DRAM tradizionale:
* Codici di correzione degli errori: Le tecniche di correzione degli errori avanzate migliorano l'affidabilità della memoria, in particolare critiche per le applicazioni che richiedono un'elevata integrità dei dati.
* Tecniche di livello di usura: Per la memoria basata su flash, queste tecniche estendono la durata della durata dell'archiviazione distribuendo le operazioni di scrittura uniformemente.
In sintesi, i progressi nelle tecnologie di memoria non riguardano solo una memoria più veloce o più grande. Sono fattori fondamentali per nuove architetture di computer che sono più efficienti, potenti e specializzate per diverse applicazioni, spingendo i confini dell'informatica oltre ciò che era precedentemente possibile.
hardware © www.354353.com