Инженеры из Кембриджского университета разработали новый тип наноэлектронного устройства, которое может значительно сократить объем энергии, потребляемой ИИ-системами. Результаты исследования опубликованы в журнале Science Advances.
Современные системы искусственного интеллекта опираются на классические компьютерные архитектуры, в которых данные постоянно перемещаются между блоками памяти и процессорами. Эта непрерывная передача огромных массивов информации требует колоссальных объемов электричества. По мере того как ИИ внедряется во все отрасли мировой экономики, энергетические потребности центров обработки данных становятся критической проблемой.
Новый мемристор использует концепцию нейроморфных вычислений. Вместо разделения памяти и обработки данных, этот крошечный чип объединяет их в одном месте, точно так же, как это делают нейроны и синапсы в мозге живых существ. В основе аппаратной революции лежит модифицированная тонкая пленка на основе оксида гафния с добавлением стронция и титана.
В отличие от традиционных аналогов, в которых формируются непредсказуемые и нестабильные проводящие нити, кембриджская разработка переключает состояния гораздо более контролируемым образом. Чип меняет свое внутреннее сопротивление за счет регулировки энергетического барьера на стыке слоев. Это устраняет проблему случайного поведения оборудования и делает его пригодным для высокопроизводительных вычислений.
Лабораторные испытания показали, что новые мемристоры работают при токах, которые примерно в миллион раз ниже, чем у стандартных оксидных аналогов. Чипы выдержали десятки тысяч циклов переключения и сохранили запрограммированные состояния. Более того, они проявили ключевые формы биологического обучения, самостоятельно усиливая или ослабляя свои внутренние связи.
Несмотря на многообещающие результаты, перед массовым внедрением разработчикам предстоит решить одну серьезную производственную проблему. Текущий процесс изготовления инновационных чипов требует температур около 700 градусов Цельсия, что пока не совместимо со стандартными отраслевыми технологиями создания полупроводников. Как только этот температурный барьер будет преодолен, индустрию ИИ может ждать настоящая революция.
Ранее Наука Mail рассказывала об оптических процессорах, которые потребляют в 100 раз меньше энергии по сравнению с обычными ИИ-чипами.
