פשוט להוסיף זיכרון

בקיצור

• כל המחשבים המודרניים מבוססים על יחידה שמבצעת חישובים ועל יחידה נפרדת של זיכרון שבה מאוחסנים התוכנות והנתונים. העברת המידע הלוך ושוב דורשת הרבה אנרגיה וזמן.
• מֶמו-מִחשוב הוא רעיון חדש המבוסס על פעולה דומה לפעולתם של תאי עצב במוח, שיוצרים יחידות חישוב ואחסון זהות מבחינה פיזית.
• הדבר יכול להביא לידי זינוק אדיר במהירות וביעילות של מחשבים וכן ליצור ארכיטקטורות מחשבים חדשות. על כן מדענים מנסים ללמוד מהן הדרכים הטובות ביותר להשתמש ברכיבי המֶמו-מִחשוב השונים.

את המילים שאתם קוראים עכשיו כתבנו במחשבים הטובים ביותר שיש לטכנולוגיה של היום להציע: מכונות שמבזבזות המון אנרגיה ומתמודדות באטיות עם חישובים מדעיים חשובים. בכך הם דומים לכל מחשב שקיים כיום, החל בסמארטפונים שלנו וכלה במחשבי-על שעולים מיליונים רבים ומהמהמים חרישית במרכזי החישוב המתקדמים ביותר בעולם.

השתמשנו במעבד התמלילים Word, תוכנה טובה שסביר להניח שגם אתם משתמשים בה. כדי לכתוב "את המילים שאתם קוראים עכשיו" המחשב שלנו היה צריך להעביר אוסף של הספרות 0 ו-1, ייצוג המכונה של המסמך, מאזור זמני בזיכרון אל מיקום פיזי אחר, יחידת העיבוד המרכזית (CPU), דרך כמה חוטים. יחידת העיבוד המרכזית המירה את הנתונים באותיות שראינו על המסך. כדי שהמשפט הזה לא ייעלם אחרי כיבוי המחשב ייצוג הנתונים היה חייב לחזור לאורך החוטים אל אזור זיכרון יציב יותר, כגון כונן קשיח.

כיום הטיול הזה הלוך ושוב הוא הכרחי כי זיכרון המחשב אינו מסוגל לבצע עיבודים, והמעבדים אינם מסוגלים לאחסן מידע. זוהי חלוקת העבודה המקובלת, והיא קיימת גם במחשבים המשוכללים ביותר שמבצעים חישובים מהירים במיוחד באמצעות מעבדים מרובים בתהליך שמכונה "עיבוד מקבילי". לרוע המזל, כל אחד מן המעבדים המרובים מוגבל בדיוק באותו האופן.

אבל כעת מדענים מפתחים דרך לבצע את השילוב שהיה בלתי אפשרי עד כה: מעגלים שיבצעו חישובים ובה בעת יאחסנו את תוצאותיהם בזיכרון. הדבר מחייב החלפה של הרכיבים המקובלים במעגלי מחשב, טרנזיסטורים, קבלים וסלילים, ברכיבים חדשים הקרויים מֶמו-ריסטורים, מֶמו-קבלים ומֶמו-סלילים (התחילית "מֶמו" בנויה מן ההברות הראשונות של המילה memory, זיכרון באנגלית). רכיבים אלה קיימים כבר עתה, אם כי רק בגרסאות ניסיוניות, ובקרוב יהיה אפשר לשלב אותם בבניית מכונה מסוג חדש שנקראת מֶמו-מחשב.

למֶמו-מחשבים תהיה מהירות חסרת תקדים בזכות היכולות הכפולות שלהם. כל חלק במֶמו-מחשב יוכל לסייע בביצוע חישוב במעין גרסה חדשה ויעילה יותר של העיבוד המקבילי הקיים כיום. מכיוון שפתרונותיהן של בעיות חישוב קשות יאוחסנו בזיכרון המחשב, תיחסך גם האנרגיה הרבה הנדרשת כיום להעברת הנתונים הלוך ושוב בתוך המחשב.

סוג חדש זה של ארכיטקטורת מחשבים ישנה את האופן שבו פועלים מחשבים מכל הסוגים, החל בשבבים הזעירים שבטלפון שלנו וכלה במחשבי-על אדירים. למעשה, עיצוב זה דומה לאופן שבו פועל המוח האנושי, שמאחסן זיכרונות ומעבד מידע באמצעות אותם תאי עצב.

מכונות מֶמו-מִחשוב אלה יהיו הרבה יותר קטנות, חסכוניות בחשמל וזריזות: יידרשו להן שניות מעטות לבצע חישובים שבמחשבים של ימינו יימשכו עשרות שנים. אמנם עדיין אין יחידות שלמות של מֶמו-מחשבים, אך הניסויים שלנו ברכיביהם מלמדים שתהיה להם השפעה אדירה על תכנון מחשבים, על יעילות אנרגטית, על הסביבה ועל יכולתנו לענות על שאלות מדעיות חיוניות.

מוח אלקטרוני חסכוני

כדי להעביר בתוך המחשב כמות נתונים כמו זו המצויים במשפט Word נדרשים רק שבריר שנייה וכמות זעירה של חשמל. אבל אם מכפילים את האנרגיה הזאת בכמות ההעברות שמתבצעת בכל המחשבים ברחבי העולם בכל רגע, מקבלים הוצאת אנרגיה עצומה.

בשנים 2011-2012 עלתה צריכת החשמל של מרכזי הנתונים הממוחשבים ברחבי העולם בשיעור מדהים של 58%. ולא מדובר רק במחשבי-על: הוסיפו על כך כל מכשיר ממוחשב בכל בית, כגון תנורי אפייה, מחשבים ניידים וטלוויזיות. מגזרי המידע והתקשורת אחראים כיום לכ-15% מצריכת החשמל העולמית. על פי התחזיות, ב-2030 צריכת החשמל העולמית של מוצרי צריכה אלקטרוניים תהיה זהה לצריכת החשמל הביתית הנוכחית של ארה"ב ויפן גם יחד, והיא תעלה 200 מיליארדי דולרים בשנה. את התאווה הזאת לאנרגיה לא נוכל לספק עוד זמן רב.

איננו יכולים לפתור את הבעיה באמצעות המשך מזעור הטרנזיסטורים, אותם רכיבים בסיסיים של האלקטרוניקה הדיגיטלית. מפת הדרכים הטכנולוגית הבין-לאומית למוליכים למחצה (ITRS), מסמך שמפרסמת קבוצת מומחים מתעשיית המוליכים למחצה, חוזה שככל הנראה תעשיית האלקטרוניקה תגיע למחסום טכנולוגי כבר ב-2016, מפני שלא יתאפשר להקטין עוד טרנזיסטורים בלי לפגוע ביכולותיהם.

גם המחקר המדעי של כמה בעיות דחופות ייתקל בקיר בלתי עביר. שאלות מדעיות חשובות שאפשר לפתור רק באמצעות חישובים בקנה מידה גדול, למשל חיזוי דפוסי מזג האוויר הגלובלי או חיזוי תחלואה באוכלוסיות שונות על סמך מסדי נתונים גנטיים, ידרשו כמויות גדלות והולכות של כוח חישוב. מֶמו-מחשבים יוכלו לחסוך כמות ניכרת של אנרגיה מכיוון שהם נמנעים מן התהליך היקר, הבזבזני והממושך של העברת נתונים בין המעבד לזיכרון.

כמובן, המֶמו-מחשבים אינם התקני עיבוד המידע הראשונים שמחשבים ומאחסנים באותו המקום. המוח האנושי עושה בדיוק אותו הדבר, וההשראה למֶמו-מחשבים היא איבר מהיר ויעיל זה שנח על הכתפיים שלנו.

על פי הערכות רבות, המוח האנושי הממוצע מסוגל לבצע כעשרה מיליוני מיליארדים של פעולות בשנייה ונזקק רק ל-25-10 ואט בשביל לעשות זאת. כדי לחשב מספר חישובים זהה, מחשב-על זקוק לאנרגיה רבה פי עשרה מיליונים. ומחשבים אינם מתקרבים אפילו לביצוע משימות מורכבות, למשל זיהוי תבניות, שאנחנו מסוגלים לעשות בקלות בסביבה הרועשת והבלתי צפויה שאנו חיים בה (לדוגמה, הפרדה בין נביחת כלב לרעש מכונית שעוברת ברחוב). החישובים שנעשים במוח, שלא כמו אלה הנעשים במחשבי-העל הנוכחיים, אינם מתרחשים בשני מקומות שונים אלא מבוצעים על ידי אותם תאי עצב וסינפסות. על כן נעשות במוחותינו פחות העברות של מידע, והמשמעות היא פחות צריכת אנרגיה ופחות בזבוז זמן. אמנם מחשב רגיל מסוגל לבצע חישובים מהר הרבה יותר מבני אדם, אך לצורך זה הוא נזקק לכל הכוח הגס של הטרנזיסטורים ומבזבז כמות אדירה של אנרגיה.

במרוצת השנים הסתמכו מחשבים על "הפרדת הרשויות" הזאת כדי למנוע ערבוב בין התוכנות ובין הנתונים שבהם הן משתמשות במהלך העיבוד. אם נתונים חדשים, למשל אותיות שאנחנו מקלידים ב-Word, היו מביאים לידי שינויים פיזיים במעגלים, הדבר היה גורם לקלקול התוכנה או לשינוי הנתונים. אבל הקלקולים והשינויים האלה יימנעו אם נוכל לגרום לרכיבי המעגלים לזכור את הדבר האחרון שעשו, אפילו אחרי כיבוי החשמל, והנתונים יישארו ללא פגע.

מכונה חדשה בשלושה חלקים

רכיבי המֶמו-מִחשוב מסוגלים לעשות בדיוק את זה: לעבד מידע ולשמור אותו גם אחרי שהחשמל הופסק. אחד ההתקנים החדשים האלה הוא המֶמו-ריסטור. כדי להבין כיצד הוא פועל דמיינו צינור שמשנה את קוטרו על פי כיוון הזרימה של המים. כשהמים זורמים מימין לשמאל, הצינור מתרחב ומאפשר ליותר מים לעבור. כשהמים זורמים משמאל לימין, הוא מתכווץ ופחות מים יכולים לעבור. כשסוגרים את הברז, הצינור שומר על הקוטר האחרון שהיה לו, וכך הוא זוכר את כמות המים שעברה דרכו.

כעת הַחליפו את המים בזרם חשמלי ואת הצינור במֶמו-ריסטור. הוא משנה את מצבו לפי עוצמת הזרם, כפי שהצינור שינה את קוטרו. בצינור רחב יותר יש פחות התנגדות חשמלית. מאחר שאפשר לייצג את ההתנגדות באמצעות מספר ולראות בשינוי שחל בה בתהליך חישוב, מתברר שהמֶמו-ריסטור הוא רכיב שמסוגל לעבד מידע וגם לשמור אותו כשמכבים את הזרם. מכאן שמֶמו-ריסטורים מסוגלים לבצע גם את הפעולות של יחידת העיבוד וגם את אלה של הזיכרון.

את הרעיון שמאחורי המֶמו-ריסטור העלה לראשונה לאון א' צ'ואה, מהנדס חשמל מאוניברסיטת קליפורניה בברקלי, בשנות ה-70. בתקופה ההיא התיאוריה שלו לא נראתה מעשית במיוחד. החומרים שבהם השתמשו אז כדי לבנות מעגלים לא שמרו על המצב האחרון שלהם כמו הצינור הדמיוני, ולכן הרעיון נראה מופרך. אבל במהלך העשורים שחלפו מאז למדו מהנדסים ומדעני חומרים לשלוט טוב יותר בחומרי המעגלים והצליחו להטמיע בהם תכונות חדשות. ב-2008 יצרו המהנדס סטנלי ויליאמס מחברת היולט-פקרד, HP, ועמיתיו רכיבי זיכרון שיכולים לשנות את ההתנגדות שלהם ולשמור את מצב ההתנגדות האחרון שהיו בו. גודלם של רכיבים אלה, שיוצרו מטיטניום דו-חמצני, הוא עשרות ננו-מטרים (מיליארדיות המטרים) בלבד. במאמר שפרסמו בכתב העת נייצ'ר הראו החוקרים שמצב הרכיבים האלה תלוי בהיסטוריה של הזרם שעבר דרכם. הצינור הדמיוני הפך למציאות.

מתברר שאפשר לייצר רכיבים כאלה ממגוון חומרים ובגודל שאינו עולה על ננו-מטרים מעטים. ככל שהממדים קטנים יותר, אפשר לדחוס יותר רכיבים בשטח נתון ולהתאים אותם כמעט לכל סוגי המכשירים הממוחשבים. אפשר לייצר רבים מן הרכיבים האלה במפעלי המוליכים-למחצה שמייצרים כיום רכיבי מחשבים, ולכן אפשר להפיק אותם בקנה מידה תעשייתי.

רכיב חשוב אחר שיכול לשמש במֶמו-מחשבים הוא המֶמו-קבל. קבלים רגילים הם התקנים שמאחסנים מטען חשמלי, אך הם אינם משנים את מצבם, כלומר את הקיבול שלהם, ולא משנה מה כמות המטען שנצברה בהם. במחשבים של היום קבלים משמשים בעיקר בסוג מסוים של זיכרון המכונה זיכרון דינמי בגישה אקראית (DRAM), שתפקידו לאחסן תכניות מחשב במצב מוכנות גבוה כדי שהמעבד יוכל לקבל אותן במהירות בעת הצורך. שלא כמו קבל רגיל, מֶמו-קבל לא רק מאחסן מטען, אלא גם משנה את הקיבול שלו על פי המתחים החשמליים שהופעלו עליו בעבר. הדבר מעניק לו הן יכולת אחסון והן יכולת עיבוד. ואף יותר מכך: מֶמו-קבלים מחזיקים מטענים, השקולים לאנרגיה, שאפשר למחזר במהלך החישוב ובכך לצמצם את צריכת האנרגיה של המחשב. (מֶמו-ריסטורים, לעומת זאת, מנצלים את כל האנרגיה שהם מקבלים.)

כיום כבר אפשר למצוא בשוק כמה סוגים של מֶמו-קבלים. הם משמשים בהתקנים לאחסון מידע ועשויים מחומרים פֶרו-חשמליים (חומרים בעלי קיטוב חשמלי פנימי) יקרים יחסית. אבל מעבדות מחקר כבר מפתחות גרסאות מסיליקון זול שיפחיתו את עלויות הייצור לרמה שתאפשר להתקין רכיבים כאלה במחשב שלם.

הרכיב השלישי של מֶמו-מחשבים הוא המֶמו-סליל. למֶמו-סליל יש שני קצוות והוא מאחסן אנרגיה, כמו מֶמו-קבל, תוך כדי שהוא מעביר זרם, כמו מֶמו-ריסטור. גם רכיבים אלה כבר קיימים כיום, אך יהיה קשה להטמיע אותם במחשבים קטנים מכיוון שהם מבוססים על סלילי תיל מגנטיים גדולים. התפתחויות בתחום מדעי החומרים עשויות לשנות מצב עניינים זה בעתיד הקרוב, בדיוק כפי שהביאו לידי שינוי בעניין המֶמו-ריסטורים רק לפני שנים מספר.

ב-2010 התחלנו בניסיונות להראות שמֶמו-מחשבים מסוגלים לבצע חישובים טוב יותר ממחשבים שבנויים בארכיטקטורות הקיימות. אחת הבעיות שבהן התמקדנו הייתה מציאת דרך במבוך. תוכנות ניווט במבוכים הן דרך מוכרת לבדוק יעילות של חומרת מחשב. אלגוריתמים רגילים לפתרון בעיית המבוך סורקים אותו בצעדים קטנים ועוקבים. לדוגמה, אחד האלגוריתמים המוכרים ביותר הוא "הנצמד לקירות": האלגוריתם הזה עוקב אחרי קיר המבוך לאורך כל פניותיו ועיקוליו, נמנע מן הרווחים שבין הקירות ונע, חישוב מייגע אחרי חישוב מייגע, מן הכניסה עד היציאה. גישת צעד-אחר-צעד זו היא אטית מאוד.

כפי שהראינו בהדמיות, מֶמו-מחשבים יפתרו את בעיית המבוך במהירות עצומה. כדי להבין איך, חשבו על רשת של מֶמו-ריסטורים, אחד בכל פנייה במבוך, וכולם במצב התחלתי של התנגדות גבוהה. אם נפעיל אות אחד של מתח על נקודות הכניסה והיציאה, יעבור זרם אך ורק בנתיב הפתרון מפני ששאר הנתיבים הם חסרי מוצא, כלומר מצויים בנתק חשמלי. הזרם ישנה את ההתנגדות של המֶמו-ריסטורים לאורך נתיב הפתרון, וכך אחרי שהמתח ייעלם יישאר הפתרון למבוך מאוחסן בהתנגדויות של ההתקנים ששינו את מצבם. שימו לב אפוא שחישבנו ושמרנו את הפתרון בבת אחת. כל המֶמו-ריסטורים חישבו את הפתרון באותו הזמן.

עיבוד מקבילי כזה שונה לגמרי מן הגרסאות הקיימות של חישוב מקבילי. במחשבים המקביליים הטיפוסיים של ימינו מעבדים רבים מבצעים חישובים הנדרשים בחלקים שונים של התכנית, ואז מתקשרים זה עם זה כדי להגיע לתשובה הסופית. העברת המידע הזאת בין המעבדים, ובינם ובין יחידות הזיכרון המשויכות אליהם אך מופרדות מהם פיזית, עדיין צורכת הרבה אנרגיה וזמן. בשיטת המֶמו-מִחשוב שלנו פשוט אין בכך כל צורך.

יתרונותיו של המֶמו-מִחשוב בולטים במיוחד כשמיישמים אותו בפתרון אחד מסוגי הבעיות הקשים ביותר במדעי המחשב: חישוב כל התכונות של סדרות ארוכות של מספרים שלמים. זהו סוג האתגר שעומד בפני מחשב כשהוא מנסה לפענח צפנים מורכבים. לדוגמה, תנו למחשב מאה מספרים שלמים ובקשו ממנו למצוא לפחות תת-קבוצה אחת שהסכום שלה הוא אפס. המחשב יצטרך למצוא את כל תת-הקבוצות ולחשב את הסכום בכל אחת מהן. הוא יעבור על כל השילובים האפשריים זה אחר זה, פעולה שזמן העיבוד הנדרש בעבורה גדל בצורה מעריכית: אם בדיקה של עשרה מספרים דורשת שנייה אחת, בדיקה של מאה מספרים תצריך עשר בחזקת 27 שניות או מיליארדי מיליארדים של שנים.

כמו בעניינה של בעיית המבוך, גם כאן מֶמו-מחשב יכול לחשב את כל תת-הקבוצות ואת כל סכומיהן בצעד אחד ויחיד, בצורה מקבילית באמת, מכיוון שאינו צריך לשלוח אותם הלוך ושוב אל המעבד (או אל כמה מעבדים) בסדרה של שלבים עוקבים. הגישה הזאת תצריך שנייה אחת בלבד.

למרות היתרונות האלה, ואף שהרכיבים כבר מצויים במעבדות, עדיין אין שבבי מֶמו-מחשבים זמינים בשוק. כיום יש גרסאות ניסוי ראשוניות באקדמיה ואצל כמה יצרנים, שמטרתן לבדוק אם הדגמים החדשים האלה אמינים דיים בשימוש רציף כדי להחליף את שבבי הזיכרון המקובלים, העשויים מטרנזיסטורים ומקבלים רגילים, ומשמשים, למשל, בזיכרונות ניידים בחיבור USB ובכונני מצב מוצק (SSD). הבדיקות עלולות להימשך זמן רב, מכיוון שהרכיבים צריכים להוכיח פעולה ללא כשלים לאורך שנים.

אבל לדעתנו סוגים מסוימים של מֶמו-מִחשוב יהיו מוכנים לשימוש בעתיד הקרוב מאוד. לדוגמה, ב-2013 הצענו, עם החוקרים פביו לורנצו טרברסה ופבריציו בונאני מאוניברסיטת טורינו באיטליה, תכנון שקרוי "זיכרון גישה אקראית למִחשוב דינמי" (DCRAM). המטרה היא להחליף את הזיכרון הדינמי בגישה אקראית הקיים כיום, שמשמש, כפי שתואר קודם, לאחסון תוכנות ונתונים רגע לפני שהמעבד קורא להם. בזיכרון קונבנציונלי כזה כל ביט שמשמש חלק מתוכנה מיוצג על ידי מטען חשמלי שמאוחסן בקבל יחיד. החיסרון הבולט בשיטה הזאת הוא שייצוג של תוכנה שלמה מחייב הרבה מאוד קבלים.

לעומת זאת, אם נחליף את הקבלים במֶמו-קבלים, נוכל לייצג את כל הפעולות הלוגיות השונות של התוכנה באמצעות מספר קטן הרבה יותר של רכיבים. כשמשנים את המתח החשמלי הפועל על המֶמו-קבלים הם יכולים לעבור כמעט מיד מפעולה לוגית אחת לאחרת. די בשני מֶמו-קבלים כדי לטפל בהוראות חישוב כגון "בצע x ו-y", "בצע x או y" או "אחרת בצע z", לעומת מספר רב של קבלים וטרנזיסטורים רגילים הנדרשים בשיטה הנוכחית. אם כן, בשיטה החדשה איננו צריכים לשנות את הארכיטקטורה הפיזית הבסיסית כדי לבצע פעולות שונות. במונחי מחשבים התכונה הזאת קרויה פולימורפיזם: היכולת של רכיב יחיד לעשות פעולות שונות על פי סוג הקלט שהוא מקבל. המוח שלנו ניחן בפולימורפיזם: איננו צריכים לשנות את מבנה המוח כדי לבצע מטלות שונות. אך המחשבים הנוכחיים שלנו, שלא כמו מֶמו-מחשבים, אינם פולימורפיים, כי המעגלים שבמעבדים שלהם קבועים. יתרון נוסף ליצירת זיכרון גישה אקראית בשיטות של מֶמו-מִחשוב, שכבר הוזכר, הוא שמכיוון שהחישוב מתבצע באזור הזיכרון עצמו, מתבטל הצורך בהעברות הלוך ושוב למעבד נפרד, שגוזלות זמן וחשמל, ואפשר לאחסן את תוצאות החישובים באותו המקום.

את רכיבי המֶמו-מחשבים אפשר לבנות במפעלי הייצור הקיימים. הם אינם דורשים קפיצת דרך טכנולוגית ניכרת. מה שעלול לעכב את ייצורם הוא הצורך לתכנן תוכנות חדשות שיופעלו בהם. עדיין איננו יודעים אילו מערכות הפעלה ישלטו על המחשבים האלה באופן מיטבי. תחילה צריך לבנות את המחשבים, ורק אחר כך יהיה אפשר לבדוק בהם מערכות בקרה שונות ולמטב אותן. מערכות ההפעלה שמריצות את המחשבים שלנו היום עברו גם הן את תהליך התכנון הארוך הזה.

ייתכן גם שמדענים יחפשו את הדרך המיטבית לשלב מֶמו-רכיבים כאלה במחשבים הקיימים. אולי כדאי להשאיר את המעבדים הקיימים לביצוע של משימות פשוטות, כמו עיבוד המשפט שכתבנו ב-Word בתחילת המאמר, ואילו רכיבי המֶמו-מִחשוב באותו התקן יטפלו במטלות המורכבות יותר, אלה שעד היום גזלו זמן רב. כדי לעשות את כל זה נצטרך לבנות ואז לבחון, לבנות שוב ואז לבחון שוב וכן הלאה.

מפתה לנסות לדמיין לאן תוביל אותנו הטכנולוגיה החדשה הזאת. בסוף תהליך הבנייה והבחינה ייתכן שלמשתמשי המחשב יהיה התקן קטן, אולי אפילו בגודל כף יד, שיוכל להתמודד עם בעיות מורכבות ביותר, בהן זיהוי תבניות או מידול של אקלים כדור הארץ לפרטי פרטים. ההתקן יעשה זאת בצעדי חישוב מעטים ובעלות נמוכה מאוד.

לא הייתם עומדים בתור בשביל להשיג התקן כזה?