Bellekten işlemciye veya işlemciye veri aktarmaya gerek olmadığı için işlemler teorik olarak çok daha hızlı. Samsung bunu başaran ilk şirket özelliğini taşımayı başardı.
Ayrıca, veri işleme bellek içinde oldukça paralel bir şekilde gerçekleştiğinden önemli ölçüde güç tasarrufu sağlanır. Bu yeni bir atılım çünkü PRAM ve RRAM gibi diğer bellek içi bilgi işlem çözümlerinin demosu yapılmış olsa da, özellikle düşük direnci nedeniyle çalışan MRAM’e ulaşmak oldukça zor. Standart bir bellek içi bilgi işlem mimarisinde MRAM’ın güç verimliliği avantajını kullanmak da imkansızdı.
Samsung, direnç sorununu ortadan kaldıran standart ‘Akım Toplamı’ yerine ‘Direnç Toplamı’nı kullanan, kendi geliştirdiği bir MRAM dizisi çipi sayesinde MRAM’ı mümkün kılmıştır. Çözüm, AI uygulamaları çalıştırılarak test edildi ve elle yazılan rakamların sınıflandırılmasında %98, görüntülerdeki yüzlerin algılanmasında ise %93 doğruluk sağladı. Samsung, MRAM teknolojisinin AI işleme ve yüksek güç verimli AI çipleri yapmak için kullanılabileceğini söylüyor.
Makalenin ilk yazarı Dr. Seungchul Jung, “Bellek içi bilgi işlem beyne benzerlik gösterir, şu anlamda beyinde bilgi işlem, biyolojik anılar ağı veya sinapslar, yani nöronların temas ettiği noktalar içinde gerçekleşir. bir başka. Aslında, bizim MRAM ağımız tarafından gerçekleştirilen hesaplamanın şu an için beyin tarafından gerçekleştirilen hesaplamadan farklı bir amacı olsa da, bu tür katı hal bellek ağı gelecekte beyni taklit etmek için bir platform olarak kullanılabilir.” şeklinde açıklama yaptı.
