Прорыв в области многослойной компоновки микросхем, разработанный в Массачусетском технологическом институте, может снизить энергопотребление в энергоемких процессах искусственного интеллекта.

автор: Фиона Джексон

Когда компоненты памяти и логики расположены ближе друг к другу, данным не нужно передаваться на большие расстояния и тратить столько энергии.

Инженеры из Массачусетского технологического института утверждают, что размещение компонентов схемы друг над другом может стать решением для создания более энергоэффективных чипов искусственного интеллекта (ИИ). Логические компоненты и компоненты памяти, которые выполняют вычисления и хранят данные соответственно, могут передавать данные легче, находясь в непосредственном контакте, чем когда они расположены на некотором расстоянии друг от друга.

Команда создала так называемый «транзистор памяти», включающий в себя как логический элемент, способный выполнять вычисления (транзистор), так и элемент памяти. Это наноразмерное устройство имеет относительно небольшое количество электрических дефектов, что означает, что оно может работать быстрее и потреблять меньше электроэнергии, заявили ученые в двух исследованиях, представленных 9 и 10 декабря на Международной конференции по электронным устройствам в Сан-Франциско.

Этот прорыв особенно актуален для энергоемких приложений, таких как искусственный интеллект, глубокое обучение и компьютерное зрение . По данным Международного энергетического агентства (МЭА), прогнозируется, что глобальное потребление электроэнергии центрами обработки данных вырастет примерно на 130% и достигнет около 945 тераватт-часов к 2030 году , в основном из-за растущей зависимости от искусственного интеллекта. Всего одно взаимодействие с ChatGPT может выделить столько тепла, что для его охлаждения потребуется эквивалент бутылки воды . Но большая часть энергии, связанной с ИИ, используется для передачи данных между компонентами, а не для выполнения вычислений. Даже небольшая экономия энергии на чипе может иметь огромное значение, считают ученые.

«В будущем нам необходимо свести к минимуму потребление энергии для ИИ и других вычислительных процессов, основанных на данных, потому что это просто нежизнеспособно», — заявила в своем сообщении ведущий автор исследования Яньцзе Шао , научный сотрудник Массачусетского технологического института. «Нам понадобятся новые технологии, такие как эта интеграционная платформа, чтобы продолжить этот прогресс».

Складывание позволяет экономить энергию, но это непросто.

Современные микросхемы содержат логические схемы, состоящие из транзисторов; это переключатели типа «вкл/выкл», которые управляют потоком тока. Эти транзисторы объединяются для представления двоичных единиц и нулей, именно так микросхемы обрабатывают информацию. Они также содержат схемы памяти, включающие транзисторы и другие материалы, которые могут хранить данные.

Традиционно логические и запоминающие схемы разделяются, и данные должны передаваться между ними по проводам и межсоединениям, что приводит к потерям энергии. Хотя размещение активных компонентов друг над другом может показаться очевидным решением, проблема заключается в том, чтобы сделать это без повреждений. Нанесение, контролируемое формирование сверхтонких слоев, образующих эти компоненты, необходимо проводить при низких температурах, например, потому что некоторые транзисторы не выдерживают высоких температур. Для решения этой проблемы ученые создали свой логический транзистор с активным канальным слоем (областью, по которой протекает электричество), изготовленным из оксида индия. Важно отметить, что этот материал можно наносить слоем толщиной в два нанометра при температуре около 302 градусов по Фаренгейту (150 градусов по Цельсию). Это достаточно низкая температура, чтобы не влиять на работу других транзисторов. Помимо транзистора из оксида индия, ученые вертикально разместили компонент памяти — 10-нанометровый слой сегнетоэлектрического оксида гафния-циркония, — который позволяет устройству хранить данные, а также обрабатывать их. Полученный транзистор памяти может включаться или выключаться всего за 10 наносекунд и работает при напряжении менее 1,8 вольт. Скорость переключения типичных сегнетоэлектрических транзисторов памяти, как правило, на порядки ниже и требует напряжения от 3 до 4 В.

Эффективность транзистора памяти повышается за счет его размещения на «задней» части чипа, где находятся провода и металлические соединения, связывающие активные компоненты передней части. Шао отметил, что это значительно увеличивает плотность интеграции чипа.

В двух исследованиях транзистор памяти был установлен только на микросхеме, а не в функциональной схеме. Команда надеется улучшить характеристики транзистора, чтобы его можно было интегрировать сначала в отдельную схему, а затем и в более крупные электронные системы.

«Теперь мы можем создавать платформу универсальной электроники на основе микросхем, что позволяет нам достигать высокой энергоэффективности и множества различных функций в очень маленьких устройствах», — сказал Шао. «У нас есть хорошая архитектура устройства и материалы для работы, но нам необходимо продолжать внедрять инновации, чтобы раскрыть предельные возможности производительности».

источник: https://www.livescience.com/technology/computing/mits-chip-stacking-breakthrough-could-cut-energy-use-in-power-hungry-ai-processes?utm_term=B035CE4F-897C-4930-B5BD-2E7D461EAC3A&lrh=58608d6f0030a5c9ab6d899bb80e2f00477cb97c113e3a9946933c1b5399377a&utm_campaign=368B3745-DDE0-4A69-A2E8-62503D85375D&utm_medium=email&utm_content=50C81B46-5445-479F-9939-5F571D9C8907&utm_source=SmartBrief