Cipul AI specializat în „nanotuburi de carbon” construit de oamenii de știință chinezi este primul de acest fel și „de 1.700 de ori mai eficient” decât cel de la Google

Oamenii de știință în China au construit un nou tip de unitate de procesare tensorală (TPU) — un tip special de cip de calculator — folosind nanotuburi de carbon în locul unui semiconductor tradițional de siliciu. Ei spun că noul cip ar putea deschide ușa către mai eficient din punct de vedere energetic inteligenţă artificială (AI).

Modelele AI consumă foarte mult date și necesită cantități masive de putere de calcul pentru a rula. Acest lucru prezintă un obstacol semnificativ în calea instruirii și extinderii modelelor de învățare automată, în special pe măsură ce cererea de aplicații AI crește. Acesta este motivul pentru care oamenii de știință lucrează la realizarea de noi componente – de la procesoare la memorie de calcul — care sunt concepute pentru a consuma ordine de mărime mai puțină energie în timp ce rulează calculele necesare.

Oamenii de știință Google au creat TPU în 2015 pentru a răspunde acestei provocări. Aceste cipuri specializate acționează ca acceleratoare hardware dedicate pentru operațiunile tensorului – calcule matematice complexe utilizate pentru antrenarea și rularea modelelor AI. Prin descărcarea acestor sarcini din unitatea centrală de procesare (CPU) și unitatea de procesare grafică (GPU), TPU-urile permit modelelor AI să fie antrenate mai rapid și mai eficient.

Spre deosebire de TPU-urile convenționale, totuși, acest nou cip este primul care folosește nanotuburi de carbon – structuri minuscule, cilindrice, formate din atomi de carbon aranjați într-un model hexagonal – în locul materialelor semiconductoare tradiționale precum siliciul. Această structură permite electronilor (particulele încărcate) să curgă prin ei cu o rezistență minimă, făcând nanotuburi de carbon excelente conductoare de electricitate. Oamenii de știință și-au publicat cercetările pe 22 iulie în jurnal Electronica naturii.

Înrudit: Filmul cristalin subțire, „construit atom cu atom”, face ca electronii să se miște de 7 ori mai repede decât în ​​semiconductori

Potrivit oamenilor de știință, TPU-ul lor consumă doar 295 de microwați (μW) de putere (unde 1 W este 1.000.000 de μW) și poate furniza 1 trilion de operațiuni pe watt – o unitate de eficiență energetică. Prin comparație, TPU Google Edge poate efectua 4 trilioane de operații pe secundă (TOPS) folosind 2 W de putere. Acest lucru face ca TPU pe bază de carbon din China să fie de aproape 1.700 de ori mai eficient din punct de vedere energetic.

„De la ChatGPT la Sora, inteligența artificială introduce o nouă revoluție, dar tehnologia tradițională a semiconductoarelor pe bază de siliciu este din ce în ce mai incapabilă să răspundă nevoilor de procesare a unor cantități masive de date.” Zhiyong Zhangcoautor al lucrării și profesor de electronică la Universitatea Beijing din Beijing, a spus TechXplore. „Am găsit o soluție în fața acestei provocări globale”.

Noul TPU este compus din 3.000 de tranzistori cu nanotuburi de carbon și este construit cu o arhitectură matrice sistolică – o rețea de procesoare aranjate într-un model asemănător grilei.

Matricele sistolice trec datele prin fiecare procesor într-o secvență sincronizată, pas cu pas, similar cu articolele care se deplasează de-a lungul unei benzi transportoare. Acest lucru permite TPU să efectueze mai multe calcule simultan, coordonând fluxul de date și asigurându-se că fiecare procesor lucrează la o mică parte a sarcinii în același timp.

Această procesare paralelă permite ca calculele să fie efectuate mult mai rapid, ceea ce este crucial pentru modelele AI care procesează cantități mari de date. De asemenea, reduce frecvența cu care memoria – în special un tip numit memorie statică cu acces aleatoriu (SRAM) – trebuie să citească și să scrie date, a spus Zhang. Prin minimizarea acestor operațiuni, noul TPU poate efectua calcule mai rapid, folosind mult mai puțină energie.

Pentru a-și testa noul cip, oamenii de știință au construit o rețea neuronală cu cinci straturi – o colecție de algoritmi de învățare automată concepute pentru a imita structura creierului uman – și au folosit-o pentru sarcini de recunoaștere a imaginilor.

TPU a atins o rată de precizie de 88%, menținând în același timp un consum de energie de numai 295 μW. În viitor, o tehnologie similară bazată pe nanotuburi de carbon ar putea oferi o alternativă mai eficientă din punct de vedere energetic la cipurile pe bază de siliciu, au spus cercetătorii.

Oamenii de știință intenționează să continue să perfecționeze cipul pentru a-și îmbunătăți performanța și a-l face mai scalabil, au spus ei, inclusiv prin explorarea modului în care TPU-ul ar putea fi integrat în procesoarele cu siliciu.

Owen Hughes este un scriitor și editor independent specializat în date și tehnologii digitale. Anterior redactor senior la ZDNET, Owen a scris despre tehnologie de mai bine de un deceniu, timp în care a acoperit totul, de la AI, securitate cibernetică și supercomputere până la limbaje de programare și IT din sectorul public. Owen este interesat în special de intersecția dintre tehnologie, viață și muncă – în rolurile sale anterioare la ZDNET și TechRepublic, a scris pe larg despre leadership-ul în afaceri, transformarea digitală și dinamica în evoluție a lucrului la distanță.