The China Mail - Nuovo chip riduce tempi di calcolo e consumi per un'IA più sostenibile

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Nuovo chip riduce tempi di calcolo e consumi per un'IA più sostenibile
Nuovo chip riduce tempi di calcolo e consumi per un'IA più sostenibile

Nuovo chip riduce tempi di calcolo e consumi per un'IA più sostenibile

Il dispositivo sviluppato al Politecnico di Milano

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Accelerare l'elaborazione di grandi quantità di dati riducendo drasticamente i consumi energetici: è questo l'obiettivo del nuovo chip sviluppato nei laboratori del Politecnico di Milano nell'ambito del progetto Animate (ANalogue In-Memory computing with Advanced device Technology), vincitore di un Erc Advanced Grant nel 2022. Il risultato, pubblicato su Nature Electronics, rappresenta un passo avanti verso dispositivi più compatti, veloci e sostenibili, con applicazioni che spaziano dalla robotica ai data center, dai sistemi di navigazione fino alle reti di telecomunicazione avanzate come il 5G e le future tecnologie 6G. Il nuovo chip si propone di superare un limite dei computer: la necessità di spostare continuamente i dati tra memoria e processore. Eliminando questo 'traffico' interno, il sistema diventa più veloce ed energeticamente efficiente. La particolare architettura del dispositivo permette di affrontare calcoli complessi direttamente all'interno della struttura di memoria, evitando di spostare i dati verso un processore esterno, riducendo così i tempi di calcolo in modo significativo. Nei test, il chip ha raggiunto un'accuratezza simile a quella dei sistemi digitali tradizionali, ma con minori consumi energetici, ridotta latenza di calcolo e un ingombro sul silicio più contenuto. "Il chip integrato dimostra la fattibilità su scala industriale di un concetto rivoluzionario come il calcolo analogico in memoria", spiega il coordinatore dello studio Daniele Ielmini, docente del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (Deib) del Politecnico di Milano. "Siamo già al lavoro per trasferire questa innovazione in applicazioni nel mondo reale per ridurre i costi energetici del calcolo, soprattutto nell'ambito dell'intelligenza artificiale".

C.Mak--ThChM