Chip del Politecnico accelera il calcolo e riduce drasticamente i consumi
Ridurre drasticamente i consumi energetici e accelerare l’elaborazione di grandi quantità di dati: è l’obiettivo del nuovo chip sviluppato da un gruppo di ricercatori del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB) del Politecnico di Milano guidato dal prof. Daniele Ielmini. Il risultato è descritto in uno studio pubblicato sulla rivista Nature Electronics, con primo autore il ricercatore Piergiulio Mannocci.
La ricerca nasce nell’ambito del progetto ANIMATE (ANalogue In-Memory computing with Advanced device Technology), finanziato da un ERC Advanced Grant nel 2022, che ha l’obiettivo di sviluppare la tecnologia per il dispositivo, circuiti, architetture di sistema e l’insieme di applicazioni atti a validare il Closed-Loop In-Memory Computing (CL-IMC). Questa modalità di calcolo permette di superare uno dei limiti principali dei computer tradizionali: il continuo trasferimento di dati tra memoria e processore, responsabile di rallentamenti e consumi elevati.
Il team del DEIB ha sviluppato un acceleratore analogico completamente integrato, realizzato in tecnologia CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor); il dispositivo integra un acceleratore analogico e basato su due array 64×64 di memorie resistive programmabili, combinate con celle SRAM e resistori integrati. L’architettura è completata da un innovativo schema di elaborazione analogica che sfrutta componenti integrati nel chip, come amplificatori operazionali e convertitori analogico-digitali.
L’insieme permette al sistema di affrontare calcoli complessi direttamente all’interno della struttura di memoria, evitando di spostare i dati verso un processore esterno, e di ridurre così i tempi di calcolo in modo significativo. Nei test, il chip ha raggiunto un’accuratezza simile a quella dei sistemi digitali tradizionali, ma con minori consumi energetici, ridotta latenza di calcolo e un ingombro sul silicio più contenuto.
Il chip integrato dimostra la fattibilità su scala industriale di un concetto rivoluzionario come il calcolo analogico in memoria. Siamo già al lavoro per trasferire questa innovazione in applicazioni nel mondo reale per ridurre i costi energetici del calcolo, soprattutto nell’ambito dell’intelligenza artificiale.
Daniele Ielmini, docente del DEIB e alla guida del gruppo di ricerca
Questo lavoro è il risultato di una collaborazione internazionale tra mondo accademico e industriale che ha coinvolto anche la Peking University, sviluppata da un team eterogeneo che ha coinvolto professori, ricercatori, dottorandi e studenti, e dimostra il potenziale del calcolo in-memoria analogico per applicazioni ad alte prestazioni ed elevata efficienza energetica.
Piergiulio Mannocci, ricercatore del DEIB e primo autore
Il risultato rappresenta un passo avanti significativo verso sistemi di calcolo più compatti, veloci e sostenibili. Le potenziali applicazioni spaziano dall’intelligenza artificiale ai data center, dalla robotica alle telecomunicazioni avanzate, fino ai futuri sistemi 6G.