Un gruppo di ricercatori della Peking University ha sviluppato il primo chip neurodinamico al mondo basato su memristor a cambio di fase, una tecnologia capace di riprodurre alcuni processi tipici dei sistemi neuronali biologici. Il dispositivo raggiunge una latenza di appena 2,12 millisecondi per ogni fase di calcolo e arriva a offrire un’accelerazione fino a 478 volte superiore rispetto alla GPU NVIDIA A100 nelle attività di modellazione cerebrale.
La ricerca, guidata dal professor Yang Yuchao della School of Integrated Circuits dell’ateneo cinese e realizzata in collaborazione con lo Shanghai Institute of Microsystem and Information Technology della Chinese Academy of Sciences, è stata pubblicata sulla rivista Science con il titolo “A sub-10-millisecond neural dynamical system based on phase change memristors”.
Un nuovo paradigma per la computazione ispirata al cervello
Il nuovo chip introduce un modello definito “controlled in-memory computing”, un approccio che punta a superare i limiti della tradizionale architettura di von Neumann. Nei sistemi informatici convenzionali, infatti, dati e variabili intermedie devono continuamente spostarsi tra memoria e processore, generando rallentamenti e consumi energetici elevati.
La soluzione sviluppata dal team cinese sfrutta invece le proprietà fisiche dei materiali di memoria per eseguire direttamente i calcoli. In pratica, lo stato fisico del materiale stesso diventa parte del processo computazionale, riducendo drasticamente il trasferimento dei dati e migliorando l’efficienza complessiva.
Attraverso un controllo preciso della variazione di conduttanza e delle capacità di elaborazione multilivello dei materiali a cambio di fase, i ricercatori hanno creato un sistema in cui i cambiamenti dello stato del dispositivo rappresentano direttamente le operazioni necessarie alla simulazione neurale.
Prestazioni record: fino a 478 volte più rapido della NVIDIA A100
Il chip è stato realizzato utilizzando un processo produttivo a 40 nanometri e occupa soltanto 0,28 millimetri quadrati per le componenti dedicate alla computazione in memoria e agli array di variazione. Il dispositivo opera a 50 MHz e utilizza nove livelli di pipeline per ogni fase di integrazione.
Secondo i dati pubblicati dal gruppo di ricerca, nelle operazioni legate alla dinamica neurale il sistema riesce a ottenere un miglioramento della velocità compreso tra 3,82 e 36,27 volte rispetto agli acceleratori ASIC più avanzati disponibili, riducendo allo stesso tempo il consumo energetico da 11,75 fino a 24,73 volte.
Il risultato più impressionante riguarda la ricostruzione della superficie della corteccia cerebrale: in questo scenario il chip neurodinamico ha raggiunto un’accelerazione massima di 478,18 volte rispetto alla GPU NVIDIA A100, una delle soluzioni più utilizzate nei sistemi di calcolo ad alte prestazioni.
Ricostruzione del cervello e nuove applicazioni mediche
Durante i test, il team ha utilizzato il chip per ricostruire in tempo reale la struttura della materia bianca e della materia grigia del cervello, generando modelli tridimensionali della superficie corticale.
Il sistema è stato in grado di produrre mesh tridimensionali chiuse e coerenti dal punto di vista topologico, mantenendo fedelmente anche le complesse pieghe della corteccia cerebrale. I risultati hanno mostrato vantaggi significativi nelle metriche utilizzate per valutare la precisione delle ricostruzioni, tra cui l’Average Symmetric Surface Distance e la distanza di Hausdorff.
Secondo gli autori, questa capacità potrebbe avere un impatto importante su diversi settori, tra cui interfacce cervello-computer, gemelli digitali del cervello, navigazione neurale durante interventi chirurgici e diagnosi precoci di malattie neurodegenerative come Alzheimer e Parkinson.
La nuova frontiera dei chip ispirati al cervello umano
La rivista Science ha accompagnato la pubblicazione dello studio con un articolo di approfondimento, definendo il lavoro un possibile “cambio di paradigma nella computazione guidata dalla fisica”.
Il chip della Peking University rappresenta quindi non solo un miglioramento delle prestazioni hardware, ma anche un nuovo modo di concepire i sistemi informatici. L’obiettivo è sviluppare dispositivi più veloci, efficienti e adattivi, capaci di avvicinarsi sempre più al funzionamento dei sistemi biologici.
Il progetto è stato sostenuto da diversi programmi di ricerca cinesi, tra cui il New Cornerstone Investigator Program, il National Key R&D Program e la National Natural Science Foundation of China, confermando il crescente interesse verso tecnologie computazionali ispirate al cervello umano.
Fonte: Pandaily
