Politecnico di Milano, nasce il chip che taglia i consumi e accelera il supercalcolo
Pubblicato su Nature Electronics un chip innovativo del Politecnico di Milano: meno energia, più velocità e nuove prospettive per l’IA.
Ridurre drasticamente i consumi energetici e velocizzare l’elaborazione di grandi quantità di dati: è questa la promessa del nuovo chip sviluppato dal Politecnico di Milano. La ricerca, firmata dal Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB), è stata pubblicata su Nature Electronics e apre scenari inediti per il futuro del supercalcolo e dell’intelligenza artificiale.
Alla guida del team c’è il professor Daniele Ielmini, con il ricercatore Piergiulio Mannocci come primo autore dello studio. Il lavoro nasce all’interno del progetto ANIMATE, vincitore di un ERC Advanced Grant nel 2022, e si basa sul concetto di Closed-Loop In-Memory Computing: un approccio che consente di eseguire i calcoli direttamente nella memoria, abbattendo tempi e consumi fino a migliaia di volte rispetto ai computer digitali tradizionali.
Addio al traffico di dati tra memoria e processore
Uno dei principali limiti dell’informatica classica è lo spostamento continuo dei dati tra memoria e processore. Il nuovo chip supera questo collo di bottiglia grazie al calcolo in-memoria, che elimina il traffico interno e rende i sistemi più rapidi ed efficienti dal punto di vista energetico.
L’architettura del nuovo acceleratore analogico
Il dispositivo è un acceleratore analogico completamente integrato, realizzato in tecnologia CMOS, standard industriale per i circuiti su silicio. Utilizza due array 64×64 di memorie programmabili basate su SRAM e resistori integrati, capaci di gestire diversi livelli di resistenza. Amplificatori operazionali e convertitori analogico-digitali completano l’architettura, permettendo di risolvere equazioni complesse direttamente nella memoria.
I test dimostrano che il chip raggiunge un’accuratezza paragonabile ai sistemi digitali, ma con consumi energetici inferiori, minore latenza e un’occupazione di silicio ridotta. Un risultato che conferma la maturità industriale del calcolo analogico in-memoria.
Dall’università all’industria
«Abbiamo dimostrato che questo approccio è pronto per applicazioni reali», spiega Daniele Ielmini, sottolineando il potenziale per ridurre i costi energetici del calcolo, soprattutto nell’intelligenza artificiale. Piergiulio Mannocci evidenzia invece il valore della collaborazione internazionale, che ha coinvolto anche la Peking University, unendo competenze accademiche e industriali.
Le applicazioni: dall’IA al 6G
La tecnologia apre nuove prospettive per dispositivi più compatti, veloci e sostenibili. Le possibili applicazioni spaziano dalla robotica ai data center, dai sistemi di navigazione alle reti di telecomunicazione avanzate come il 5G e il futuro 6G. Un passo decisivo verso un computing ad alte prestazioni, ma finalmente più efficiente e sostenibile.
