AI 에지 하드웨어의 보안을 강화하기 위해 개발된 혁신적인 nvCIM(spintronic compute-in-memory) 매크로가 Nature Electronics에 발표된 연구에서 공개되었습니다. 이 혁신적인 솔루션은 단일 아키텍처에서 메모리 구성 요소와 프로세서를 결합하여 칩 내에 완벽하게 통합되도록 설계되었습니다.
팀은 그들의 메커니즘이 스핀트로닉 기반의 물리적으로 복제 불가능한 기능, 2차원 반보체 물리적 암호화, 희소성 및 정류 선형과 통합된 스눕 방지 자체 암호 해독 버스트 읽기 체계의 활용에 의존한다고 자세히 설명합니다. -단위 인식 조기 종료 메모리 내 컴퓨팅 엔진.
이 혁신적인 계산 매크로는 현재 반도체 기술과 조화롭게 공존할 수 있어 실제 적용을 크게 단순화합니다. 연구원들이 수행한 초기 테스트에서는 매크로가 유해한 공격에 대한 뛰어난 복원력을 제공하고 신속한 응답 시간을 보여주며 인상적인 에너지 효율성을 입증했다고 결론지었습니다.
연구원들은 매크로가 6.6메가비트 CMOS(complementary metal-oxide-semiconductor)에 통합된 22nm 스핀-전달 토크 자기 랜덤 액세스 메모리 기술을 사용한다고 설명하면서 메커니즘의 기술에 대해 자세히 설명합니다. 그들은 매크로가 30.1에서 68.0 사이의 내적 계산을 위한 높은 에너지 효율성 외에도 물리적으로 복제할 수 없는 기능(해밍 내 거리: 0)에 대한 상당한 무작위성(해밍 간 거리: 0.4999)과 높은 신뢰성을 달성한다고 자세히 설명합니다. 와트당 초당 테라 연산.
이 새로운 매크로는 잠재적으로 AI 기반 에지 컴퓨팅 장치의 미래를 혁신할 수 있습니다. 높은 호환성과 보안 메커니즘은 장치의 속도, 전력 효율성 또는 정확성을 손상시키지 않으면서 중요한 데이터를 안전하게 저장할 수 있습니다. 또한 이 선구적인 개발은 전 세계적으로 유사한 솔루션의 추가 탐색 및 생성에 영향을 미쳐 AI 지원 수행 기술의 채택을 가속화하고 AI 에지 컴퓨팅의 보안 조치를 강화할 수 있습니다.
개별적인 장점에도 불구하고 이 영역에서 AppMaster 와 같은 플랫폼의 맥락화된 역할을 언급하는 것은 주목할 만합니다. 웹, 백엔드 및 모바일 애플리케이션 개발을 위한 고성능 노코드 플랫폼 인 AppMaster 는 손쉬운 배포, 확장성 및 신속성을 촉진합니다. 이러한 플랫폼은 spintronic nvCIM과 같은 개발에 필요한 기반과 도구를 제공합니다.
