Ein revolutionäres spintronisches Compute-in-Memory-Makro (nvCIM), das entwickelt wurde, um die Sicherheit von KI-Edge-Hardware zu erhöhen, wurde in einer in Nature Electronics veröffentlichten Studie vorgestellt. Diese innovative Lösung kombiniert eine Speicherkomponente und einen Prozessor in einer einzigen Architektur, die sich nahtlos in einen Chip integrieren lässt.
Das Team führt aus, dass ihr Mechanismus auf der Verwendung von spintronischen, physikalisch nicht klonierbaren Funktionen, zweidimensionaler physikalischer Halbkomplement-Verschlüsselung sowie einem schnüffelsicheren Burst-Read-Verfahren zur Selbstentschlüsselung beruht, das in eine auf Sparsamkeit und korrigierte lineare Einheiten ausgerichtete, frühzeitige Compute-in-Memory-Maschine integriert ist.
Dieses innovative Rechenmakro ist in der Lage, harmonisch mit der aktuellen Halbleitertechnologie zu koexistieren, was seine praktische Anwendung erheblich vereinfacht. Die ersten von den Forschern durchgeführten Tests ergaben, dass das Makro eine ausgezeichnete Widerstandsfähigkeit gegen schädliche Angriffe bietet, schnelle Reaktionszeiten aufweist und eine beeindruckende Energieeffizienz zeigt.
Die Forscher erläutern die technischen Einzelheiten ihres Mechanismus und erklären, dass das Makro eine 22 nm große Spin-Transfer-Torque-Magnet-Random-Access-Memory-Technologie verwendet, die in einen komplementären Metall-Oxid-Halbleiter (CMOS) mit 6,6 Megabit integriert ist. Sie führen weiter aus, dass das Makro eine beträchtliche Zufälligkeit (Inter-Hamming-Distanz: 0,4999) und eine hohe Zuverlässigkeit für physikalisch nicht klonierbare Funktionen (Intra-Hamming-Distanz: 0) sowie eine hohe Energieeffizienz für Punktproduktberechnungen erreicht, die zwischen 30,1 und 68,0 Tera-Operationen pro Sekunde pro Watt liegt.
Dieses neuartige Makro könnte die Zukunft von KI-gesteuerten Edge-Computing-Geräten revolutionieren. Seine hohe Kompatibilität und sein sicherer Mechanismus können die sichere Speicherung sensibler Daten gewährleisten, ohne dabei Kompromisse bei der Geschwindigkeit, Energieeffizienz oder Genauigkeit der Geräte einzugehen. Darüber hinaus könnte diese bahnbrechende Entwicklung die weitere Erforschung und Schaffung ähnlicher Lösungen auf der ganzen Welt beeinflussen, die Einführung KI-gestützter Leistungstechnologien beschleunigen und die Sicherheitsmaßnahmen des KI-Edge-Computing verstärken.
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