Компания Hussam Amrouch разработала архитектуру, готовую к использованию искусственного интеллекта, которая в два раза мощнее аналогичных подходов к вычислениям в памяти. Как сообщается в журнале Nature, профессор Мюнхенского технического университета (TUM) применяет новую вычислительную парадигму, используя специальные схемы, известные как сегнетоэлектрические полевые транзисторы (FEFET). В течение нескольких лет это может оказаться полезным для генеративного искусственного интеллекта, алгоритмов глубокого обучения и роботизированных приложений.
Основная идея проста: в отличие от предыдущих чипов, где вычисления выполнялись только на транзисторах, теперь они также являются местом хранения данных. Это экономит время и энергию.
“В результате производительность чипов также повышается”, - говорит Хуссам Амрух, профессор разработки процессоров искусственного интеллекта в Мюнхенском техническом университете (TUM).
Размер транзисторов, на которых он выполняет вычисления и хранит данные, составляет всего 28 нанометров, и миллионы из них размещены на каждом из новых чипов искусственного интеллекта. Чипы будущего должны быть быстрее и эффективнее, чем более ранние. Следовательно, они не могут нагреваться так быстро. Это важно, если они должны поддерживать такие приложения, как вычисления в режиме реального времени, например, когда беспилотник находится в полете.
“Подобные задачи чрезвычайно сложны и требуют больших затрат энергии для компьютера”, - объясняет профессор. Эффективность и энергопотребление современных чипов
Эти ключевые требования к чипу математически суммируются параметром TOPS / W: “тераоперации в секунду на ватт”. Это можно рассматривать как валюту для чипов будущего. Вопрос в том, сколько триллионов операций (МАКСИМУМ) процессор может выполнять в секунду (ы) при мощности в один ватт (Вт).
Новый чип искусственного интеллекта, разработанный в сотрудничестве Bosch и Fraunhofer IMPS и поддерживаемый в процессе производства американской компанией GlobalFoundries, обеспечивает производительность 885 ТОПС/Вт. Это делает его в два раза мощнее аналогичных ИИ-чипов, включая микросхему Samsung MRAM. Широко используемые сейчас КМОП-чипы работают в диапазоне 10-20 макс. / Вт. Это продемонстрировано в результатах, недавно опубликованных в журнале Nature.
Архитектура чипа, вдохновленная человеческим мозгом
Исследователи позаимствовали принцип современной архитектуры чипа у людей. “В мозге нейроны отвечают за обработку сигналов, в то время как синапсы способны запоминать эту информацию”, - говорит Амроуч, описывая, как люди способны изучать и вспоминать сложные взаимосвязи.
Для этого в чипе используются “сегнетоэлектрические” (FeFET) транзисторы. Это электронные переключатели, которые обладают особыми дополнительными характеристиками (смена полюсов при подаче напряжения) и могут сохранять информацию даже при отключении от источника питания. Кроме того, они гарантируют одновременное хранение и обработку данных внутри транзисторов.
“Теперь мы можем создавать высокоэффективные наборы микросхем, которые можно использовать в таких приложениях, как глубокое обучение, генеративный ИИ или робототехника, например, там, где данные должны обрабатываться там, где они генерируются”, - считает Амроуч.
Путь к выходу на рынок чипов
Цель состоит в том, чтобы использовать чип для запуска алгоритмов глубокого обучения, распознавания объектов в космосе или обработки данных с беспилотных летательных аппаратов в полете без задержек. Однако профессор из объединенного Мюнхенского института робототехники и машинного интеллекта (MIRMI) в TUM считает, что пройдет несколько лет, прежде чем это будет достигнуто. Он считает, что пройдет самое большее три-пять лет, прежде чем появятся первые чипы в памяти, подходящие для реальных приложений.
Одна из причин этого, среди прочих, кроется в требованиях промышленности к безопасности. Прежде чем технологию такого рода можно будет использовать, например, в автомобильной промышленности, недостаточно обеспечить ее надежную работу. Он также должен соответствовать специфическим критериям отрасли.
“Это еще раз подчеркивает важность междисциплинарного сотрудничества с исследователями из различных дисциплин, таких как информатика и электротехника”, - говорит эксперт по оборудованию Амроуч. Он видит в этом особую силу MIRMI.