1. Voorbij het von Neumann-knelpunt: De klassieke von Neumann-architectuur kampt met een knelpunt:gegevens en instructies reizen langs hetzelfde pad tussen CPU en geheugen. Nieuwe geheugentechnologieën helpen dit te verlichten:

* Verwerking van bijna-gegevens: Verwerkingseenheden worden dichter bij het geheugen geplaatst (bijvoorbeeld in-memory computing met resistief RAM of processing-in-memory-architecturen). Dit verkort de gegevensoverdrachttijden aanzienlijk, waardoor berekeningen worden versneld. Dit leidt tot architecturen met gedistribueerde verwerking, waarbij berekeningen plaatsvinden waar de gegevens zich bevinden.

* 3D-gestapeld geheugen: Door geheugenchips verticaal op elkaar te stapelen, wordt de geheugenbandbreedte en -dichtheid vergroot zonder dat er grotere fysieke footprints nodig zijn. Dit zorgt voor meer geheugen dichter bij de CPU, waardoor het von Neumann-knelpunt verder wordt verkleind.

2. Energie-efficiëntie: Geheugentoegang verbruikt een aanzienlijk deel van het energiebudget van een computer. Nieuwe technologieën verbeteren de energie-efficiëntie:

* Niet-vluchtig geheugen (NVM): NVM's zoals NAND-flash en opkomende technologieën zoals STT-RAM en MRAM behouden gegevens zelfs als de stroom is uitgeschakeld, waardoor de noodzaak om gegevens voortdurend in DRAM te vernieuwen wordt geëlimineerd, waardoor aanzienlijke energie wordt bespaard. Dit is vooral belangrijk voor mobiele en embedded systemen.

* Geheugenontwerpen met lager vermogen: Vooruitgang in productieprocessen en geheugencelontwerpen vermindert voortdurend de energie die nodig is voor geheugenbewerkingen.

3. Gespecialiseerde architecturen: Verschillende geheugentechnologieën hebben verschillende sterke en zwakke punten. Dit leidt tot gespecialiseerde architecturen die deze kenmerken benutten:

* Versneld computergebruik: GPU's en andere versnellers zijn sterk afhankelijk van efficiënte gegevensoverdracht. Geheugenoplossingen met hoge bandbreedte, zoals HBM, zijn cruciaal voor hun prestaties.

* AI-versnellers: Gespecialiseerde hardware voor machine learning-taken profiteert van de nabijheid van grote hoeveelheden gegevens. In-memory computing en gespecialiseerde NVM's worden ontwikkeld om de AI-workloads te optimaliseren.

* Persistent geheugen: NVM-technologieën zoals Intel Optane zorgen ervoor dat applicaties rechtstreeks toegang krijgen tot gegevens alsof het gewoon RAM-geheugen is, maar de gegevens blijven behouden, zelfs na een stroomstoring. Dit maakt innovatieve database- en cachingstrategieën mogelijk.

4. Nieuwe systeemontwerpen: Geheugentechnologieën beïnvloeden het algehele systeemontwerp:

* Geheugencentrische architecturen: Systemen worden ontworpen rond de kenmerken van het geheugen, in plaats van de CPU. Dit betekent dat u strategisch moet nadenken over de verplaatsing en plaatsing van gegevens.

* Heterogeen computergebruik: Systemen integreren verschillende soorten processors en geheugens om verschillende taken optimaal uit te voeren. Dit vereist geavanceerd geheugenbeheer en onderlinge verbindingen.

5. Verbeterde betrouwbaarheid en duurzaamheid: Sommige nieuwe geheugentechnologieën bieden een hogere betrouwbaarheid en uithoudingsvermogen vergeleken met traditionele DRAM:

* Foutcorrigerende codes: Geavanceerde foutcorrectietechnieken verbeteren de betrouwbaarheid van het geheugen, vooral van cruciaal belang voor toepassingen die een hoge gegevensintegriteit vereisen.

* Slijtage-egalisatietechnieken: Voor op flash gebaseerd geheugen verlengen deze technieken de levensduur van de opslag door schrijfbewerkingen gelijkmatig te verdelen.

Samenvattend:de vooruitgang in geheugentechnologieën gaat niet alleen over snellere of grotere opslag. Ze zijn fundamentele enablers voor nieuwe computerarchitecturen die efficiënter, krachtiger en gespecialiseerder zijn voor diverse toepassingen, waardoor de grenzen van computergebruik verder worden verlegd dan voorheen mogelijk was.