Şanghay’daki Fudan Üniversitesi’nde görev yapan bir araştırma ekibi, geleneksel bellek teknolojilerinin sınırlarını zorlayan yeni bir çip geliştirdi. “PoX” adı verilen bu faz değişimli oksit (Phase-change Oxide) bellek, veriyi sadece 400 pikosaniyede (saniyenin trilyonda biri) yazıp okuyabiliyor. Bu hız, bugüne kadar kaydedilen en yüksek hız olan saniyede 2 milyon işlem seviyesini geride bırakıyor.
Bellek darboğazına son verebilir
PoX çipi, sadece hızıyla değil, aynı zamanda kalıcı (non-volatile) yapısıyla da dikkat çekiyor. Yani güç kesildiğinde bile veriyi saklamaya devam ediyor. Günümüzde kullanılan DRAM ve SRAM bellekler, nanonsaniyeler düzeyinde hız sunsalar da uçucudur; güç kesildiğinde tüm veriler silinir. Flash bellekler ise kalıcıdır, fakat okuma/yazma hızları mikro saniyeler ile milisaniyeler arasında değiştiği için yapay zeka uygulamalarında darboğaz yaratır.
Yeni geliştirilen PoX teknolojisi, hem ultra hızlı hem de kalıcı olması sayesinde bu soruna etkili bir çözüm sunuyor. Özellikle büyük veri işleyen AI sistemlerinde, veri işleme kadar veri taşıma süreci de büyük enerji tüketimine neden oluyor. PoX, bu sorunu ortadan kaldırma potansiyeline sahip.
Grafen ve 2D süper-enjeksiyon ile mümkün oldu
Profesör Zhou Peng liderliğindeki ekip, bu başarıyı elde edebilmek için bellek tasarımını kökten değiştirdi. Geleneksel silikon yerine, elektrik yüklerini serbestçe taşıyabilen iki boyutlu Dirac grafen malzemesi kullanıldı. Bellek kanalının boyutları da yeniden düzenlenerek “2D süper-enjeksiyon” adı verilen bir yapı elde edildi. Bu yapı sayesinde, veri katmanına neredeyse sınırsız hızda ve miktarda yük aktarımı yapılabiliyor. Bu da bellek performansında çığır açan bir gelişme anlamına geliyor.
Üretim için ilk adımlar atıldı
Profesör Zhou, geliştirme sürecinde yapay zeka algoritmalarından da yararlandıklarını belirterek, “Üretim koşullarını optimize ederek bu teknolojiyi gerçeğe dönüştürmeyi başardık,” dedi.
Fudan Üniversitesi’nden araştırmacılar, geliştirilen teknolojinin artık laboratuvar aşamasını geride bıraktığını ve gerçek dünya uygulamalarına hazır hale geldiğini belirtiyor. Küçük ölçekli, tam işlevli bir çip üretmeyi başaran ekip, sonraki aşamada bu belleği doğrudan akıllı telefonlar ve bilgisayarlara entegre etmeyi hedefliyor. Böylece yerel yapay zeka modellerinin cihaz üzerinde çalıştırılması sırasında ortaya çıkan gecikme ve ısınma gibi temel sorunların ortadan kaldırılması amaçlanıyor.
