Nesta quinta-feira, a Samsung anunciou sua nova tecnologia de um computador com memória MRAM (Magnetoresistive Random Access Memory, ou “memória de acesso aleatório magnetorresistiva”).
Um estudo de parceria entre Samsung SAIT Research Institute e Samsung Electronics Foundry Business and Semiconductor R&D Center foi publicado na revista científica Nature e nos dá mais detalhes sobre seu funcionamento.
Imagem: Olhar Digital
O que é memória MRAM
A maioria dos computadores atuais usam memória RAM e armazenamento interno em disco rígido. Para aumentar a performance de computação, a indústria vem desenvolvendo memórias não-voláteis, que devem levar em conta tanto as funções do disco rígido como da memória.
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A MRAM alcançou melhorias com mais velocidade de processamento, durabilidade e fácil produção em massa para os chips. Outras tentativas para atingir esse objetivo foram a RRAM (memória de acesso aleatório resistivo) e PRAM (memória de acesso aleatório de mudança de fase), entre outras.
O grande inconveniente do computador com memória MRAM, é que não é muito densa, o que quer dizer que, se quiser ter muita capacidade, terá de ocupar muito mais espaço que o das memórias tradicionais. Isto quer dizer, que este tipo de memória não é muito interessante para dispositivos para o mercado de consumo, que necessitam de gigabytes de memória para poderem funcionar.
Uso para a MRAM
Segundo o artigo, os chips MRAM são ideais para operações de redes neurais, já que essa arquitetura de computação é semelhante à rede de neurônios do cérebro, por isso a Samsung tem explorado sua utilização nos mercados de IoT e de IA.
“A computação em memória tem semelhança com o cérebro no sentido que, no cérebro, a computação também ocorre dentro da rede de memórias biológicas, ou sinapses, os pontos onde os neurônios se tocam”, disse o Dr. Seungchul Jung, um dos autores da tese.
“Na verdade, enquanto a computação realizada por nossa rede MRAM, por enquanto, tem uma finalidade diferente da computação realizada pelo cérebro, tal rede de memória de estado sólido pode, no futuro, ser usada como plataforma para imitar o cérebro, usando a conectividade das sinapses cerebrais como modelo.”
Foram analisados o desempenho dessa técnica em IA e provaram que as soluções têm precisão de 98% em classificação de dígitos escritos à mão e 93% em detecção de rostos sendo que a tecnologia ainda está em fase inicial de desenvolvimento.
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