رم محاسباتی
کلیات

تاثیرگذارترین پیاده‌سازی‌های رم محاسباتی از پروژه Berkeley IRAM به دست آمد. همچنین (Vector IRAM (V-IRAM، رم دینامیک DRAM را با یک پردازنده برداری روی یک تراشه به‌طور یکپارچه ترکیب می‌کند.
معماری قابل تنظیم مجدد حافظه با دسترسی تصادفی پویا (RADram) یک DRAM با عناصر منطقی محاسباتی FPGA قابل تنظیم مجدد است که روی یک تراشه تعبیه شده‌است. شبیه‌سازی‌های SimpleScalar نشان می‌دهند که RADram (در سیستمی با یک پردازنده معمولی) می‌تواند در برخی از محاسبات عملکرد به مراتب بهتری نسبت به DRAM در سیستمی با همان پردازنده ارائه دهد.
برخی از مسائل محاسبات موازی شرم آور (به انگلیسی: embarrassingly parallel computational problems) در حال حاضر توسط تنگنای وان نومان بین CPU و DRAM محدود شده‌است. برخی از پژوهشگران پیش‌بینی می‌کنند که با هزینه کل برابر، ماشینی که در آن از رم محاسباتی استفاده شده‌است، در این نوع مسائل به‌طور قابل توجهی سریعتر از کامپیوترهای معمولی با کاربری عمومی عمل می کند.
از سال ۲۰۱۱، «پردازش DRAM» (تعدادی لایه؛ بهینه‌سازی شده برای ظرفیت بالا) و «پردازش CPU» (بهینه‌سازی شده برای فرکانس بالا. معمولاً دارای دو برابر لایه‌های BEOL نسبت به DRAM. به دلیل اینکه هر لایه اضافی بازده را کاهش می‌دهد و هزینه ساخت را افزایش می‌دهد. چنین تراشه‌هایی در مقایسه با DRAM در هر میلی‌متر مربع نسبتاً گران هستند) به اندازه کافی متمایز شده‌اند که سه رویکرد متفاوت برای رم محاسباتی به وجود آمده:
با استفاده از یک فرایند بهینه‌سازی شده برای CPU و دستگاهی که از SRAM تعبیه شده زیادی استفاده می‌کند، یک مرحله فرایند اضافی اضافه کنید (که هزینه نسبت به هر میلی‌متر مربع آن را گران‌تر می‌کند) تا امکان جایگزینی «SRAM تعبیه شده» با «DRAM تعبیه شده» (eDRAM) فراهم شود و حدود ۳ برابر مساحت نسبت به حالت SRAM صرفه جویی شده و بنابراین هزینه خالص هر تراشه کاهش یابد.
در شروع با یک سیستم که دارای یک تراشه CPU و تراشه DRAM جداگانه است، مقادیر کمی از توانایی محاسباتی «هم‌پردازنده» را به DRAM اضافه کنید، در محدوده توانایی «پردازش DRAM» کار کنید و فقط مقدار کمی از مساحت را به DRAM اضافه کنید در غیر این صورت عملیات ها توسط تنگنای باریک بین CPU و DRAM کند می‌شوند: مناطق انتخاب شده از حافظه را پر نکنید، بلوک‌های بزرگی از داده‌ها را از یک مکان به مکان دیگر کپی کنید، پیدا کنید که در آن (در صورت وجود) یک بایت معین در برخی از بلوک‌های داده وجود دارد و... سیستم به دست آمده - تراشه CPU بدون تغییر و تراشه (های) «DRAM هوشمند» - حداقل به اندازه سرعت سیستم اصلی است و به‌طور بالقوه از نظر هزینه کمی کمتر است. انتظار می‌رود هزینه مقدار کمی از مساحت اضافی بیش از صرفه‌جویی در زمان تست گران باشد، زیرا اکنون قابلیت محاسباتی کافی در یک «DRAM هوشمند» برای ویفر پر از DRAM وجود دارد که بتواند اکثر آزمایش‌های داخلی را به صورت موازی انجام دهد. به جای روش سنتی آزمایش کامل یک تراشه DRAM در یک زمان با تجهیزات تست اتوماتیک خارجی گران‌قیمت.
با شروع یک پردازش بهینه‌سازی شده برای DRAM، فرایند را تغییر دهید تا کمی بیشتر شبیه به «پردازش CPU» شود و یک CPU (با فرکانس نسبتاً کم، اما کم مصرف و پهنای باند بسیار بالا) چند منظوره در محدوده توانایی آن بسازید.
برخی از CPUهایی که برای تعبیه بر روی یک فناوری پردازش DRAM طراحی شده‌اند (به جای فناوری «پردازش CPU» یا «پردازش منطقی» که به‌طور خاص برای CPUها بهینه شده‌است) شامل پروژه Berkeley IRAM، فناوری TOMI و AT&T DSP1 است.
از آنجایی که ظرفیت گذرگاه حافظه خارج از تراشه چندین برابر ظرفیت گذرگاه حافظه روی تراشه است، یک سیستم با تراشه‌های DRAM و CPU جداگانه می‌تواند نسبت به یک سیستم IRAM با عملکرد یکسان جندین برابر مصرف انرژی داشته باشد.
از آنجایی که انتظار می‌رود DRAM محاسباتی داغ تر از DRAM معمولی فعالیت کند، و چون افزایش دمای تراشه منجر به نشت سریع تر جریان از سلول‌های ذخیره‌سازی DRAM می‌شود، انتظار می‌رود DRAM محاسباتی نسبت به DRAM معمولی به تازه سازی (refresh) بیشتری در واحد زمان نیاز داشته باشد.