Bellek içi bilgi işlem bir süredir geliştirilme aşamasındadır; ancak yazılım henüz yayınlanmadı veya bu bilgi işlem mimarisiyle uyumlu değil. Teknolojik araştırma Technion araştırmacılarının, özellikle Python koduyla, bellek tasarımlarında işlemeyle çalışan bir yazılım geliştirdiklerini bildiriyor.
Araştırmacıların, bellek içi hesaplamayı göz önünde bulundurarak bir programlama dili oluşturmaya yönelik bir teori geliştirdikleri iddia ediliyor. Oluşturdukları yazılım, Python komutlarını doğrudan bilgisayarın belleğinde yürütülen makine koduna dönüştürüyor.
Bu yeni bilgisayar diline PyPIM (Python Processing-in-Memory) adı verilir. Tıpkı DXVK (DirectX’ten Vulkan’a) gibi API dönüştürme katmanları gibi, PyPIM de geleneksel Python kodunu bu yeni bilgi işlem yöntemi türünde çalışabilen koda dönüştüren bir dönüştürme katmanıdır. Sonuç olarak, Python programcıları geleneksel bilgisayarlar için yazdıklarının aynısını yazabilirler ve yazma stillerini bellek içi hesaplamaya uyarlamaları gerekmez.
Techxplore, yazılımın bellek içi bilgisayar işlemenin şu ana kadar tamamen keşfedilmemiş en önemli yönlerinden biri olduğunu ortaya koyuyor. Geleneksel bilgisayarlar için yazılan hesaplama kodunun 1940’lardan bu yana “çok az değiştiği” iddia ediliyor. Andrew ve Erna Viterbi Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Fakültesi’nden Profesör Shahar Kvatinsky, bellek içi hesaplama için kod yazmanın geleneksel hesaplamadan o kadar kökten farklı olduğunu ortaya koyuyor ki “…bilgisayar biliminin mevcut yapı taşlarından bazıları kullanılamaz…”
PyPIM gibi bir dönüştürme katmanı olmasaydı, bellek içi işlemci desteğiyle uyumlu uygulamalar geliştirmek çok zor olurdu. Düşük seviyeli makine kodunun, bazı hesaplamaların bellekte ve geri kalanının CPU’da işlenmesini sağlamak için yeniden yazılması gerekir.
Bellek içi bilgi işlem, bellek gecikme sorununu çözmeyi amaçlayan yeni bir bilgi işlem yöntemidir. Adından da anlaşılacağı gibi, bellek içi hesaplama, sistem belleğinin CPU’nun aksi takdirde yapacağı bazı hesaplamaları yapmasını sağlayarak CPU ile DRAM arasında aktarılması gereken veri miktarını azaltır.
Samsung ve TSMC, MRAM bellek hücrelerini içeren, bunu yapabilecek bellek üzerinde aktif olarak çalışıyor. Bellek içi bilgi işlem hâlâ prototip aşamasındadır ancak donanım tarafında onu uygulanabilir bir teknoloji haline getirmek için ilerleme kaydedilmektedir. PyPIM gibi dönüşüm katmanları yardımıyla bu hesaplama yöntemini destekleyecek yazılımlar geliştirilmelidir.
