如果數據不能足夠快地到達處理器，則將處理器放到數據中。

　　這就是GSI Technology的第一個處理器Gemini-1的背后想法 ——它部分是存儲芯片，部分是處理器芯片，而且都是奇怪的。但是它也很擅長于其本身的功能，與“普通”處理器（例如x86或GPU）相比，可將其特定的數學函數能力提高100倍。

　　GSI可能是處理器業務的新手，但該公司成立已有25年以上，擁有170多名員工。在過去的日子里，他們花了大部分的時間來制作SRAM，包括一些用于軍事和航空應用的SRAM。據該公司銷售與投資者關系副總裁迪Didier Lasserre稱，即使在今天，SRAM仍占其收入的100％，處理器對他們來說，依然是新的業務。

　　這也許可以解釋為什么他們對Gemini-1采取了這種……非常規的方法。它不是另一臺CISC，RISC甚至是VLIW機器。它更像是一個智能RAM，在存儲單元之間散布著數百萬個處理單元。只要使用正確的軟件，數據集和 tailwinds，Gemini-1就能每秒產生超過100萬億次操作。即使與英特爾，谷歌，Nvidia或GraphCore最雄心勃勃的芯片相比，這也是個出色成績。

　　但是它也高度專業化，并不適合大多數工作負載?？梢酝骘w行模擬器嗎？運行Linux？啟動RTOS？不，不，不。它基本上是按位比較加速器，GSI將其描述為APU：關聯處理單元（associative processing unit. ）。

　　Gemini-1最初是大型SRAM，考慮到公司的歷史，這不足為奇。與大多數SRAM一樣，存儲單元排列成整潔的整齊的行和列，并且–這是重要的部分–這些行和列共享讀/寫位線。GSI在每條位線的末尾放置一個處理器，在這里它可以吸收來自該列中一個或多個SRAM單元的數據。將其乘以設備中的列數，Gemini-1總共擁有約200萬個處理元素。

　　但是Gemini的許多處理器都很簡單-確實很簡單。他們可以進行按位AND，OR，XOR和取反，但這僅此而已。從理論上講，這足以創建“ Turing complete”計算機，該計算機可以運行世界上的任何代碼，但這并不是Gemini的真正目的。相反，它旨在解決大規模并行算術/邏輯問題，就像您在搜索或加密算法的內部循環中看到的那樣。

　　具體而言，Gemini擅長計算 Hamming distance, Tanimoto similarity, k-nearest neighbors （KNN）或者SHA hashing。這樣可以很好地搜索照片或生化“指紋”的大型數據庫。

　　Gemini-1的die照片看起來和其他任何SRAM都一樣，因為它主要是SRAM。邏輯部分幾乎看不到。但是，它不能像SRAM一樣工作。它有96 Mbit的L1高速緩存，2 Mbit的L2高速緩存和48 Mbit的區域，GSI將該區域稱為MMB（主內存塊）。GSI的商用SRAM使用6T SRAM單元制造，而Gemini使用很多10T單元。該部分是采用臺積電的28nm工藝制造的。

　　對Gemini-1進行編程與其硬件體系結構一樣獨特，GSI正在努力解決這一問題。整個芯片（共200萬個處理單元）通常將執行相同的操作，從而使Gemini-1成為大型SIMD機器。但是，從邏輯上講，您可以將設備一分為二，并使這兩個部分做不同的事情。您也可以將其劃分為四種方式，但這是極限。

　　GSI已經提供了一些軟件庫，并且還在不斷增加中，以使對芯片的編程更加容易訪問。就目前而言，編碼人員需要GSI的一些培訓，以及對芯片設計和他們自己的數據的深入了解。要以最快的速度通過Gemini-1選流數據，需要仔細研究數據如何分區以及如何進出設備。位置決定一切。

　　內存比微處理器慢很多是我們這個時代的悖論之一。這就是為什么我們通過緩存來彌補差異，并在緩存之上建立緩存，這似乎是無限的。在CPU和RAM之間來回移動數據非常浪費時間和精力。這就是為什么GSI將處理器放在數據所在的位置。

　　盡管如此，GSI還是發現，如果您對性能基準的選擇非常嚴格，那么Gemini的性能可以比其他處理器高出100倍。它不是系統中的主處理器，但是如果有合適的選擇，它可以成為出色的加速器。