Prima di procedere
Una svolta epocale nel mondo dell'informatica e dell'intelligenza artificiale arriva dall'Italia, dove è stato sviluppato un prototipo di processore analogico capace di accelerare di ben mille volte l'elaborazione dei dati in settori cruciali come la robotica, l'intelligenza artificiale (IA) e l'analisi dei big data. La peculiarità di questa innovazione risiede nella sua capacità di eseguire i calcoli direttamente all'interno della memoria del processore, eliminando la necessità di trasferire continuamente i dati e riducendo il consumo energetico fino a 5000 volte rispetto alle soluzioni digitali tradizionali.
Da tempo, i ricercatori di tutto il mondo si stanno concentrando sullo sviluppo di sistemi di calcolo in-memory, con l'obiettivo di ridurre drasticamente il dispendio energetico associato al trasferimento dei dati tra la memoria e il processore. Questa problematica, nota come il "collo di bottiglia" dell'architettura di Von Neumann, causa significativi ritardi e un elevato consumo di energia. Il calcolo in-memory si prospetta particolarmente promettente per l'implementazione di operazioni di algebra lineare di basso livello, che richiedono un'elaborazione intensiva dei dati, come le operazioni con matrici e vettori.
Mentre in passato sistemi simili avevano già dimostrato la capacità di eseguire moltiplicazioni tra matrici e vettori, l'implementazione della moltiplicazione inversa di una matrice per un vettore rappresenta una sfida più complessa a causa della sua elevata complessità circuitale. In questo contesto, i ricercatori del Politecnico di Milano hanno presentato un acceleratore di calcolo analogico integrato con un circuito chiuso di feedback, progettato specificamente per entrambe queste operazioni. Il dispositivo è stato realizzato utilizzando una memoria statica ad accesso casuale (SRAM) e prodotto con tecnologia CMOS a 90 nm.
Il chip sviluppato contiene due array di memoria di dimensioni 64 × 64, collegati in un anello di feedback analogico utilizzando amplificatori operazionali integrati, convertitori digitale-analogico e convertitori analogico-digitale. Questa architettura innovativa consente di eseguire operazioni di inversione di matrici direttamente nella memoria, senza la necessità di trasferire i dati a unità di calcolo esterne. I risultati sperimentali hanno dimostrato che l'acceleratore è in grado di risolvere efficacemente sistemi di equazioni differenziali utilizzando il metodo dell'inversione a blocchi ricorsiva, ottenendo un risparmio energetico fino a 5000 volte rispetto ai circuiti digitali equivalenti.
È importante sottolineare che alla base degli array di memoria si trovano celle di memoria resistiva ReRAM, che sono collegate a livello circuitale alle celle SRAM. La cella ReRAM è un elemento intrinsecamente analogico, che definisce l'intera piattaforma. Va inoltre evidenziato che questo sviluppo europeo si basa su progetti di ricercatori dell'Università di Pechino, che hanno pubblicato lavori scientifici sullo stesso argomento. Si tratta, quindi, di un esempio di collaborazione internazionale volta a risolvere il problema comune di aumentare l'efficienza del calcolo ad alte prestazioni.
La validità pratica della soluzione proposta è stata dimostrata in diverse applicazioni, tra cui il tracciamento della traiettoria di un missile utilizzando il filtro di Kalman e l'accelerazione dei calcoli di cinematica inversa nei manipolatori robotici. I risultati ottenuti in termini di precisione sono paragonabili a quelli dei sistemi completamente digitali con una risoluzione equivalente, mentre l'approccio analogico con calcoli in-memory offre vantaggi significativi in termini di latenza, consumo energetico e area del chip.
