Türk Bilim İnsanı Duygu Kuzum’dan AI Donanımında Yeni Nesil RRAM Mimarisi
Türk-Amerikan bilim insanı Duygu Kuzum ve ekibi, yapay zekâ sistemlerinde performansı artırmayı amaçlayan yeni bir bellek mimarisi üzerinde çalışıyor. Kaliforniya Üniversitesi San Diego (UCSD) bünyesinde yürütülen araştırma, geleneksel işlemci-bellek ayrımını ortadan kaldıran RRAM (Resistive Random-Access Memory) tabanlı bir çözüm tasarlıyor. Bu yaklaşım, bellek içinde veri işlemenin önünü açarak, yapay zekâ uygulamalarındaki en önemli darboğazlardan biri olan veri trafiğini azaltmayı hedefliyor.
Bellek İçi İşlem (In-Memory Computing) ile Yeni Yaklaşım
Günümüz bilgisayar mimarilerinde yapay zekâ uygulamalarının verimliliği, işlemci ile bellek arasındaki sürekli veri transferine bağlı. Bu “bellek duvarı” olarak adlandırılan durum hem gecikmeyi artırıyor hem de enerji tüketimini yükseltiyor. Kuzum’un çalışmasında geliştirilen mimari, veriyi işlemciden bellek içine taşımadan doğrudan bellek birimleri üzerinde işleyerek bu darboğazı aşmayı amaçlıyor. Bu tür “in-memory computing” yöntemleri, verinin yerinde işlenmesini sağlayarak hız ve enerji verimliliğinde avantaj sunuyor.
Yeni yaklaşımda kullanılan RRAM hücreleri, sekiz katmanlı üç boyutlu bir yapıda organize ediliyor. Bu “bulk RRAM” mimarisi, her bir bellek hücresinin 64 farklı direnç seviyesini temsil edebilmesine imkan tanıyarak analog hesaplama doğruluğunu artırıyor. Ekip, bu yapı sayesinde sinir ağlarının bellek içinde doğrudan çalıştırılabileceğini gösterdi ve ilk testlerde yaklaşık %90 doğruluk oranı elde etti.
Avantajlar ve Uygulama Alanları
Araştırmacılar, bellek içi hesaplama yaklaşımının özellikle uç cihazlarda çalışan (edge) yapay zekâ uygulamaları, bulut bağlantısına ihtiyaç duymayan yerel modeller ve düşük güç tüketimi gereken sistemlerde önemli avantajlar sunabileceğini belirtiyor. Bu mimari, gecikmeyi azaltarak sistem performansını yükseltirken, aynı zamanda enerji verimliliğini artırma potansiyeline sahip.
Uzmanlara göre bu tür RRAM-tabanlı çözümler, yapay zekâ donanımı alanında radikal bir mimari değişimi tetikleyebilir. Ancak RRAM teknolojisinin ticari ürünlere dönüşmesi için hâlen bazı teknik zorlukların aşılması gerektiği belirtiliyor. Özellikle bellek kararlılığı, üretim süreçleri ve büyük ölçekli uygulamalar için optimizasyon çalışmaları üzerinde yoğunlaşılmakta.
Bilim Dünyasında Artan İlgi
Bilimsel yayınlar da RRAM’in “compute-in-memory” potansiyeline dikkat çekiyor. Bu teknolojinin, klasik Von-Neumann mimarisinin getirdiği veri taşınma maliyetlerini ortadan kaldırarak işlem gücünü artırabileceği vurgulanıyor. RRAM’in bellek içi hesaplama sistemlerinde kullanılması, yapay zekâ hesaplama yapısının temelden yeniden düşünülmesine olanak tanıyor.
