Affidabilità di Memorie PCM Multilivello per Applicazioni di Intelligenza Artificiale

L'Intelligenza Artificiale (IA) ha ormai rivoluzionato la nostra società, grazie all’impiego di Reti Neurali Profonde (Deep Neural Network) in una vasta gamma di settori, con impatti significativi su tecnologia, economia e società. Tuttavia, le attuali implementazioni di DNN con memorie charge-based, hanno messo in luce la necessità di alternative più efficienti e affidabili. Le Memorie a Cambiamento di Fase Multilivello (MLC PCM) vengono considerate una promettente soluzione per superare i limiti delle memorie convenzionali. Il principale problema relativo all’affidabilità delle MLC PCM è la resistance drift, fenomeno che è in grado di generare nella memoria una tipologia di Soft Error chiamato Limited Magnitude Error. L'implementazione di codici a correzione di errore (ECC) per migliorare l'affidabilità delle PCM comporta spese elevate in termini di prestazioni e costi. Il presente lavoro si concentra sull'analisi degli effetti dei Limited Magnitude Error sulle prestazioni delle reti neurali che utilizzano le PCM. Utilizzando una rete neurale convoluzionale ResNet-18 come caso di studio, sono stati eseguiti test per valutare l'accuratezza di classificazione delle immagini al variare della grandezza degli errori introdotti nelle PCM. I risultati hanno evidenziato che gli errori nelle PCM possono compromettere significativamente le prestazioni della rete, sottolineando la necessità della soluzione proposta basata sull’azzeramento dei pesi delle celle interessate. Al fine di mitigare questi errori, è stata proposta una strategia di azzeramento delle celle interessate. Questa strategia ha dimostrato di non compromettere ulteriormente l'accuratezza delle reti neurali, ma anzi ha contribuito a ripristinare le prestazioni normali delle reti in presenza di errori nelle PCM. Tuttavia, ulteriori studi sono necessari per comprendere appieno gli effetti dell'accumulo di errori sulle prestazioni delle reti neurali e per ottimizzare l'implementazione degli ECC per le PCM.