Änderungen der Speichertechnologien wirken sich zutiefst auf Computerdesigns aus und treiben die Innovationen über mehrere Fronten hinweg vor:
1. Jenseits des von Neumann Engpass: Die klassische von Neumann -Architektur leidet an einem Engpass:Daten und Anweisungen reisen auf demselben Weg zwischen CPU und Speicher. Neue Gedächtnistechnologien tragen dazu bei, dies zu lindern:
* Nah-Data-Verarbeitung: Verarbeitungseinheiten werden näher am Speicher platziert (z. B. In-Memory-Computing mit Widerstands-RAM oder Verarbeitung in Memory-Architekturen). Dies reduziert die Datenübertragungszeiten erheblich und beschleunigt die Berechnungen. Dies führt zu Architekturen mit verteilter Verarbeitung, bei denen die Berechnung stattfindet, bei denen sich die Daten befinden.
* 3D-gestapelter Speicher: Das Stapeln des Gedächtnisses stirbt vertikal übereinander, und erhöht die Speicherbandbreite und die Dichte, ohne größere physische Fußabdrücke zu erfordern. Dies ermöglicht mehr Speicher näher an der CPU, wodurch der von Neumann -Engpass weiter mindert wird.
2. Energieeffizienz: Der Speicherzugang verbraucht einen erheblichen Teil des Energiebudgets eines Computers. Neue Technologien verbessern die Energieeffizienz:
* Nichtflüchtiger Speicher (NVM): NVMs wie NAND Flash und aufstrebende Technologien wie STT-RAM und MRAM behalten Daten, auch wenn die Stromversorgung ausgeschaltet ist, und beseitigen die Notwendigkeit, Daten in DRAM ständig zu aktualisieren und erhebliche Energie zu sparen. Dies ist besonders wichtig für mobile und eingebettete Systeme.
* Speicherdesigns mit niedrigerer Leistung: Fortschritte bei Herstellungsprozessen und Speicherzellenkonstruktionen reduzieren ständig die für den Speichervorgang erforderliche Energie.
3. Spezialarchitekturen: Unterschiedliche Gedächtnistechnologien haben unterschiedliche Stärken und Schwächen. Dies führt zu speziellen Architekturen, die diese Eigenschaften nutzen:
* Beschleunigter Computer: GPUs und andere Beschleuniger sind stark von der effizienten Datenübertragung abhängig. Hochband-Speicherlösungen wie HBM sind für ihre Leistung von entscheidender Bedeutung.
* AI -Beschleuniger: Spezielle Hardware für maschinelle Lernaufgaben profitiert von der Nähe zu großen Datenmengen. In-Memory Computing und spezialisierte NVMs werden entwickelt, um die KI-Workloads zu optimieren.
* Persistierendes Gedächtnis: NVM -Technologien wie Intel Optane ermöglichen es Anwendungen, direkt auf Daten zuzugreifen, als ob es sich um einen regulären RAM handelt. Die Daten bestehen jedoch auch nach einem Stromverlust. Dies ermöglicht innovative Datenbank- und Caching -Strategien.
4. Neue Systemdesigns: Speichertechnologien beeinflussen das Gesamtsystemdesign:
* Speicherzentrierte Architekturen: Systeme werden eher um die Eigenschaften des Speichers als um die CPU ausgelegt. Dies bedeutet strategisch über Datenbewegungen und Platzierung.
* Heterogenes Computer: Systeme integrieren verschiedene Arten von Prozessoren und Erinnerungen, um verschiedene Aufgaben optimal zu erledigen. Dies erfordert eine ausgefeilte Speicherverwaltung und Verbindungen.
5. Verbesserte Zuverlässigkeit und Haltbarkeit: Einige neue Speichertechnologien bieten eine höhere Zuverlässigkeit und Ausdauer im Vergleich zu herkömmlichen DRAM:
* Fehlerkorrigierende Codes: Fortgeschrittene Fehlerkorrektechniken verbessern die Zuverlässigkeit des Speichers, insbesondere für Anwendungen, die eine hohe Datenintegrität erfordern.
* Verschleiß-Leveling-Techniken: Für Flash-basierte Speicher erweitern diese Techniken die Lebensdauer des Speichers, indem Schreibvorgänge gleichmäßig verteilt werden.
Zusammenfassend geht es um Fortschritte bei Gedächtnistechnologien nicht nur um schneller oder größerer Speicher. Sie sind grundlegende Ermöglicher für neue Computerarchitekturen, die effizienter, leistungsfähiger und spezialisierter für verschiedene Anwendungen sind und die Grenzen des Computers über das übertreffen, was zuvor möglich war.
