Üretken yapay zeka sistemlerinin artan süreç ve bellek gereksinimi, araştırmacıları klasik mimarilerin ötesine geçmeye zorluyor. Bu kapsamda uzun yıllardır “geleceğin belleği” olarak anılan lakin ticari ölçekte beklenen etkiyi yaratamayan Dirençli RAM (RRAM yahut ReRAM) teknolojisi, bu sefer yapay zeka uygulamaları üzerinden tekrar gündemde.

Yapılan bir araştırmada Kaliforniya Üniversitesi San Diego’da (UCSD) vazife yapan Türk bilim insanı Duygu Kuzum ve grubu, hudut ağlarını direkt bellek içinde çalıştırmayı hedefleyen yeni bir RRAM mimarisi geliştirdi. Araştırmacılara nazaran bu yaklaşım, mevcut teknik mahzurlar aşılabilirse buluta gereksinim duymadan lokal olarak çalışan ve düşük güç tüketimiyle uzun mühlet misyon yapabilen yeni kuşak yapay zeka sistemlerinin önünü açabilir.

Bellek problemine alternatif yaklaşım

Çağdaş bilgi süreç sistemlerinde işlemciler ile bellek ortasındaki performans farkı giderek büyüyor. “Bellek duvarı” olarak isimlendirilen bu sorun, bilhassa büyük data setleri ve karmaşık hudut ağı modelleri kelam konusu olduğunda önemli bir darboğaz oluşturuyor. Datanın işlemci ile bellek ortasında daima taşınması hem gecikmeyi artırıyor hem de güç tüketimini yükseltiyor.

UCSD’de elektrik mühendisi olarak misyon yapan His Kuzum liderliğindeki grup, bu probleme farklı bir perspektiften yaklaştı. Gaye, hudut ağlarını direkt süreksiz olmayan bellek devrelerinin içinde çalıştırmak. Böylelikle data transferi minimize edilerek hem sürat hem de güç verimliliği artırılabilir. Bu yaklaşımın, irtibat gerektirmeyen lokal yapay zeka uygulamalarında kıymetli avantajlar sunabileceği tabir ediliyor.

RRAM teknolojisi

RRAM teknolojisi, elektronik literatürde sıklıkla “dördüncü temel devre elemanı” olarak tanımlanan memristor kavramına dayanıyor. Direnç, kapasitör ve indüktöre ek olarak teorik olarak tanımlanan memristor, üzerinden geçen akıma bağlı olarak direnç pahasını değiştirebiliyor ve güç kesildiğinde bu durumu koruyabiliyor.

Bu özellik, RRAM’in güç kesilse bile bilgiyi saklayabilmesini sağlıyor. Lakin teknoloji, materyal kararlılığı ve üretim güvenilirliği üzere sıkıntılar nedeniyle yıllardır yaygın ticarileşme evresine geçemedi. On yılı aşkın müddet evvel birinci örnekleri gösterilmiş olsa da RRAM hala ana akım tüketici eserlerinde yer bulmuş değil.

Kuzum liderliğindeki grup, RRAM’in kronikleşmiş güvenilirlik ve gereç problemlerini aşmak için üç boyutlu bir yapı geliştirdi. “Bulk RRAM” olarak isimlendirilen dizaynda, tek bir 3D yapı içinde sekiz RRAM katmanı üst üste yerleştirildi.

Araştırmacılar, bu mimarinin 40 nanometreye kadar ölçeklenebildiğini belirtiyor. Ayrıyeten her bir bellek hücresinin 64 farklı direnç seviyesini temsil edebilmesi, sistemin analog hesaplama hassasiyetini artıran kritik bir teknik avantaj olarak öne çıkıyor. Bu çok düzeyli yapı, klâsik filament tabanlı memristor dizaynlarında elde edilmesi güç bir doğruluk düzeyi sunuyor.

Testte yüzde 90 doğruluk

Geliştirilen istiflenmiş RRAM devreleri, pratik bir senaryoda test edildi. Sistem, bir giyilebilir sensörden gelen dataları sınıflandıran öğrenme algoritmasını daima çalıştıracak biçimde denendi. Test sonuçlarına nazaran sistem, yaklaşık yüzde 90 doğruluk oranına ulaştı. Bu performansın, klâsik dijital hudut ağı sistemlerine yakın bir düzeye işaret ettiği tabir ediliyor.

Bununla birlikte teknoloji şimdi büyük ölçekli sohbet botları ya da geniş kapsamlı lisan modelleri üzere ağır süreç gücü gerektiren sistemler için hazır değil. Araştırma takımı, bilhassa data tutma mühletinin uzatılması ve yüksek çalışma sıcaklıklarında kararlılığın artırılması üzerine ağırlaşıyor.

Duygu Kuzum, yürütülen çalışmaların büyük kısmının gereç karakterizasyonu ve optimizasyonuna odaklandığını belirtiyor. Maksat, yapay zeka uygulamalarına özel olarak tasarlanmış, uzun vadede sağlam ve kararlı bir RRAM aygıtı geliştirmek.