Chip được phát triển trong khuôn khổ dự án ANIMATE (ANalog In-Memory computing with Advanced device TEchnology), dựa trên nghiên cứu nền tảng của Giáo sư Daniele Ielmini về công nghệ CL-IMC (Closed-Loop In-Memory Computing). Công nghệ này hứa hẹn giúp giải quyết các phép tính nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng gấp tới 5.000 lần so với máy tính kỹ thuật số truyền thống.

Mục tiêu của dự án là xây dựng thiết bị, mạch và kiến trúc hệ thống, đồng thời phát triển các ứng dụng để kiểm chứng tính khả thi của CL-IMC.

Điểm nổi bật của chip là khả năng tính toán ngay trong bộ nhớ, loại bỏ nhu cầu liên tục di chuyển dữ liệu giữa bộ nhớ và bộ xử lý – vốn là hạn chế cố hữu của máy tính hiện nay. Nhờ đó, hệ thống đạt tốc độ cao hơn và tiết kiệm năng lượng hơn.

Trong nghiên cứu vừa công bố, nhóm DEIB đã giới thiệu bộ tăng tốc analog tích hợp hoàn chỉnh, được thiết kế bằng công nghệ CMOS – chuẩn phổ biến trong sản xuất mạch tích hợp silicon. Thiết bị sử dụng hai mảng bộ nhớ điện trở có thể lập trình kích thước 64×64, kết hợp công nghệ SRAM với các điện trở tích hợp để tạo ra nhiều mức kháng khác nhau.

Kiến trúc này còn được bổ sung các thành phần xử lý analog như bộ khuếch đại thuật toán và bộ chuyển đổi analog-số, giúp chip thực hiện các phép tính tuyến tính và phi tuyến trực tiếp trong cấu trúc bộ nhớ.

Kết quả thử nghiệm cho thấy chip đạt độ chính xác tương đương hệ thống kỹ thuật số truyền thống, nhưng tiêu thụ ít điện năng hơn, độ trễ tính toán thấp hơn và chiếm diện tích silicon nhỏ hơn.

Giáo sư Ielmini nhận định: “Chip tích hợp này chứng minh tính khả thi ở quy mô công nghiệp của khái niệm tính toán analog trong bộ nhớ. Chúng tôi đang hướng tới ứng dụng thực tế để giảm chi phí năng lượng cho các tác vụ tính toán, đặc biệt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.”

Nhà nghiên cứu Piergiulio Mannocci bổ sung: “Đây là kết quả của sự hợp tác quốc tế giữa học thuật và công nghiệp, có sự tham gia của Đại học Bắc Kinh cùng nhiều giáo sư, nghiên cứu sinh và sinh viên. Công trình cho thấy tiềm năng lớn của tính toán analog trong bộ nhớ cho các ứng dụng hiệu năng cao và tiết kiệm năng lượng.”

Công nghệ này mở ra triển vọng cho các thiết bị nhỏ gọn, nhanh và bền vững hơn, đặc biệt trong các lĩnh vực cần hiệu năng và hiệu quả năng lượng cao như trí tuệ nhân tạo, xử lý dữ liệu lớn, robot, trung tâm dữ liệu, hệ thống định vị và viễn thông thế hệ mới (5G, 6G).