IIT-गुवाहाटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने मेमोरी चिप्स में महत्वपूर्ण सफलता हासिल की है। शोधकर्ता टीम ने डेटा मूल्यों में अतिरेक को रोकने और मल्टी-कोर प्रोसेसर सिस्टम में धीमी और लगातार लिखने में सुधार करके मेमोरी आर्किटेक्चर में मौलिक योगदान दिया। जिन्हें समान रूप से बड़े ऑन-चिप की आवश्यकता होती है तापमान को थर्मल डिजाइन पावर (टीडीपी) बजट के तहत सुनिश्चित करने के लिए ऊर्जा की खपत को रोकने के लिए, लगातार बढ़ते अनुप्रयोगों की डेटा मांगों के अनुरूप मेमोरी, सफलता मल्टी-कोर प्रोसेसर-आधारित सिस्टम में समस्याओं का समाधान करेगी।




प्रोफेसर हेमंगी के कपूर, सीएसई विभाग, आईआईटी गुवाहाटी ने कहा कि "एप्लिकेशन डेटा एक्सेस पैटर्न समान रूप से वितरित नहीं होते हैं और इसलिए दूसरों की तुलना में कुछ मेमोरी स्थानों पर लिखने के कई ऑर्डर होते हैं,"। इन्होंने आगे बताया कि "इस तरह के भारी लिखित स्थान पहनने के लिए प्रवण हो जाते हैं और इस प्रकार त्रुटि सुधार के बिना पूर्ण मेमोरी डिवाइस के उपयोग को रोकता है, ”।

शोधकर्ताओं ने कहा कि "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग कई वास्तविक समय की समस्याओं को हल करने के लिए उपकरण के रूप में किया जाता है। हालांकि, उनमें विशाल डेटासेट पर भारी गणना शामिल है। डेटा को संसाधित करने के लिए मेमोरी एक्सेलेरेटर के करीब निर्माण प्रदर्शन के साथ-साथ ऊर्जा में भी कुशल है, " ।
उनके शोध के निष्कर्ष कई प्रतिष्ठित सहकर्मी-समीक्षित पत्रिकाओं में प्रकाशित हुए हैं। कपूर ने कहा कि टीम उन्हें ऑफ-चिप मुख्य मेमोरी तक पहुंचाने पर भी काम कर रही है। उन्होंने कहा, "भविष्य की चुनौतियां गैर-वाष्पशील मेमोरी को सुरक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली एन्क्रिप्शन विधियों की उपस्थिति में आजीवन वृद्धि को संभालने और तापमान को संभालने और कोशिकाओं को पढ़ने या लिखे जाने पर शुरू की गई प्रौद्योगिकी-संचालित गड़बड़ी त्रुटियों को संसाधित करने के लिए हैं।"