Yapay zeka sistemlerinin artan bellek gereksinimi, yarı iletken endüstrisinde yeni teknolojilere olan ilgiyi artırmaktadır. Eski Intel CEO’su Pat Gelsinger‘ın desteklediği Nagare Labs, mevcut bellek çözümlerinin sınırlarını aşmayı hedefleyen alternatiflerden biri olarak Z2RAM teknolojisini geliştirmiştir. Georgia Institute of Technology’de görev yapan profesörler Suman Datta ve Shimeng Yu’nun yürüttüğü araştırmalar sonucunda ortaya çıkan bu teknoloji, SRAM’in yüksek hızını DRAM’in yoğunluğuna yaklaştırmayı ve NAND Flash benzeri katmanlı üretim yöntemlerinden faydalanmayı hedeflemektedir.
Gelsinger, mevcut bellek pazarında SRAM, DRAM ve Flash teknolojilerinin yaklaşık 30 yıldır anahtar çözümler olarak varlık gösterdiğini ifade ediyor. Ona göre Z2RAM, özellikle yapay zeka hızlandırıcılarında karşılaşılan kapasite, bant genişliği ve enerji tüketimi sorunlarına yeni bir çözüm sunabilir.
Z2RAM, SRAM’den 5 kat daha fazla yoğunluk sunma hedefindedir
Z2RAM’ın öne çıkan özelliklerinden biri, SRAM ile karşılaştırıldığında çok daha yüksek bit yoğunluğu sunma iddiasıdır. Nagare Labs, teknolojinin ilk sürümünde aynı fiziksel alanda SRAM’in 5 katından fazla bellek kapasitesine ulaşmayı planlamaktadır. Örneğin, 64 MB kapasiteli bir SRAM yongasının kullandığı alana Z2RAM ile yaklaşık 320 MB bellek yerleştirilebileceği belirtilmektedir. Ayrıca hedeflenen bant genişliği, SRAM seviyelerine yakın olacaktır.
Bu yaklaşım, büyük dil modellerinin çalıştırılmasında kullanılan yapay zeka hızlandırıcıları için oldukça önemlidir. Günümüzde yüksek hızlı SRAM kullanan sistemler sınırlı bellek kapasitesi nedeniyle birçok işlemciye ihtiyaç duyabilmektedir. Eğer Z2RAM vaatlerini gerçekleştirebilirse, aynı iş yükünü yönetmek için gereken hızlandırıcı sayısının önemli ölçüde azalması mümkün olabilir.
Nvidia’nın Groq 3 LPU çözümlerinde her yonga başına yaklaşık 500 MB SRAM bulunduğu bildirilmektedir. Z2RAM’ın 5 kat veya daha fazla yoğunluk sağlaması durumunda benzer SRAM tabanlı mimarilerdeki bellek kapasitesini artırarak sistemlerin ölçeklenmesini kolaylaştırabilecektir. Ancak bu kazanımın gerçek sistemlerde ne ölçüde elde edileceği henüz doğrulanmamıştır.
Kondansatör yerine transistör kullanan bellek mimarisi
Z2RAM’ı geleneksel DRAM’den ayıran temel özellik veri depolama yöntemidir. DRAM hücreleri bir transistör ve bir kondansatör kullanırken Z2RAM, iki transistörden oluşan bir yapıdan faydalanmaktadır. İkinci transistörün kapı kapasitansı elektrik yükünü depolamak için kullanılmaktadır.
Bu tasarımın sağladığı önemli avantajlardan biri, okuma işleminin bellekteki veriyi bozmadan gerçekleştirilebilmesidir. Geleneksel DRAM’de okuma sırasında kondansatör boşaltıldığı için verinin tekrar yazılması gerekmektedir. Z2RAM’ın yaklaşımı ise bu ihtiyacı ortadan kaldırarak erişim gecikmesini azaltmaktadır.
Teknolojinin diğer önemli bir özelliği, hücrelerin dikey olarak üst üste yerleştirilebilmesidir. Nagare Labs, oksit yarı iletkenleri ve üç boyutlu hibrit bağlama teknolojilerini kullanarak belleği doğrudan işlemci veya hızlandırıcı mantık devrelerinin üzerine entegre etmeyi planlamaktadır.
Bunun yanı sıra Z2RAM, AMD’nin işlemci çiplerinin üzerine eklenen SRAM önbelleği uygulaması olan 3D V-Cache teknolojisine benzer bir entegrasyon yaklaşımı izlemektedir. Ancak Nagare’nin amacı yalnızca önbellek kapasitesini artırmak değil, daha yoğun ve ölçeklenebilir yeni bir bellek türü geliştirmektir.
Şirket ayrıca üretim yönteminin NAND Flash belleğin katmanlı yapısına daha yakın olduğunu belirterek HBM ve LPDDR gibi teknolojilere kıyasla daha kolay ve düşük maliyetli üretim
Nagare Labs’ın karşısında ciddi engeller var
Z2RAM’a yönelik beklentilere rağmen bu teknolojinin ticarileşmesi için aşılması gereken büyük engeller bulunmaktadır. Nagare Labs ilk yatırım turunda 5 milyon dolar finansman
Kurucu ortak Suman Datta, bu teknolojinin henüz laboratuvar prototipi aşamasında olduğunu belirtmektedir. Şirketin amacı, önümüzdeki dört yıl içinde çalışan Z2RAM bellek modüllerinden örnekler sunmak ve on yıl içinde ticari sevkiyatlara başlamaktır.
Ayrıca entegrasyon standartlarının eksikliği de önemli bir sorun teşkil etmektedir. Z2RAM’ın yüksek kapasiteleri ve hız avantajlarından yararlanabilmek için üç boyutlu hibrit bağlama teknolojilerinin kullanılması gerekmekte. Ancak bu yeni bellek türünü hızlandırıcılara entegre etmek için sektör genelinde kabul gören bir standart bulunmamaktadır.
Ayrıca AMD’nin 3D V-Cache çözümü kendi mimarisine özgü olduğundan dolayı Nagare Labs’ın geniş çapta benimsenebilmesi için
Ayrıca oksit yarı iletkenlerin güvenilirliği
