Согласно новому исследованию, новый тип трехмерного компьютерного чипа, который сочетает в себе две передовые нанотехнологии, может значительно повысить скорость и энергоэффективность процессоров.
Современные микросхемы разделяют память (в которой хранятся данные) и логические схемы (которые обрабатывают данные), и данные выполняются между этими двумя компонентами для выполнения операций. Но из-за ограниченного числа соединений между памятью и логическими схемами это становится серьезным узким местом, особенно потому, что компьютеры, как ожидается, будут иметь дело с постоянно растущими объемами данных.
Ранее это ограничение было замаскировано под воздействием закона Мура, согласно которому число транзисторов, которые могут быть установлены на микросхеме, удваивается каждые два года, что сопровождается увеличением производительности. Но поскольку производители микросхем достигли фундаментальных физических ограничений в отношении того, как маленькие транзисторы могут получить, эта тенденция замедлилась.
Новый прототип чипа, разработанный инженерами из Стэнфордского университета и Массачусетского технологического института, решает обе проблемы одновременно, накладывая друг на друга память и логические схемы, а не бок о бок.
По словам исследователей, это не только эффективно использует пространство, но и значительно увеличивает площадь поверхности для соединения между компонентами. Обычная логическая схема будет иметь ограниченное количество выводов на каждом ребре, через которые передаются данные; напротив, исследователи не ограничивались использованием ребер и были в состоянии плотно упаковать вертикальные провода, идущие от логического уровня к слою памяти.
«С раздельной памятью и вычислениями микросхема похожа на два очень густонаселенных города, но между ними очень мало мостов», - сказал в интервью Live Science руководитель исследования Субхашиш Митра, профессор электротехники и компьютерных наук в Стэнфорде. «Теперь мы не просто объединили эти два города - мы построили гораздо больше мостов, чтобы трафик мог проходить между ними гораздо эффективнее».
Помимо этого, исследователи использовали логические схемы, построенные из транзисторов с углеродными нанотрубками, наряду с новой технологией, называемой резистивной памятью с произвольным доступом (RRAM), обе из которых намного более энергоэффективны, чем кремниевые технологии. Это важно, потому что огромная энергия, необходимая для работы центров обработки данных, представляет собой еще одну серьезную проблему, стоящую перед технологическими компаниями.
«Чтобы добиться следующего повышения производительности вычислений в 1000 раз с точки зрения энергоэффективности, который заставляет вещи работать с очень низким энергопотреблением и в то же время заставляет их работать очень быстро, это архитектура, которая вам нужна», - сказал Митра.
Хотя обе эти новые нанотехнологии имеют неотъемлемые преимущества по сравнению с обычной технологией на основе кремния, они также являются неотъемлемой частью 3D-архитектуры нового чипа, считают исследователи.
Причина, по которой современные чипы являются двумерными, заключается в том, что для изготовления кремниевых транзисторов на чипе требуется температура более 1800 градусов по Фаренгейту (1000 градусов по Цельсию), что делает невозможным наложение кремниевых цепей друг на друга без повреждения нижнего слоя, считают исследователи. ,
Но как транзисторы с углеродными нанотрубками, так и RRAM изготовлены при температуре ниже 392 градусов F (200 градусов C), поэтому их можно легко наслоить поверх кремния, не повреждая базовую схему. По их словам, это также делает подход исследователей совместимым с современной технологией производства чипов.
Митра считает, что наложение множества слоев друг на друга может привести к перегреву, поскольку верхние слои будут находиться далеко от радиаторов у основания чипа. Но, добавил он, эта проблема должна быть относительно простой для решения, а повышенная энергоэффективность новой технологии означает, что в первую очередь выделяется меньше тепла.
Чтобы продемонстрировать преимущества его конструкции, команда создала прототип газового детектора, добавив еще один слой датчиков на основе углеродных нанотрубок поверх чипа. Вертикальная интеграция означала, что каждый из этих датчиков был напрямую подключен к ячейке RRAM, что значительно увеличивало скорость обработки данных.
Затем эти данные были переданы на логический уровень, который реализовывал алгоритм машинного обучения, который позволял ему различать пары лимонного сока, водки и пива.
Однако это была просто демонстрация, сказал Митра, и этот чип очень универсален и особенно хорошо подходит для тех подходов с глубокими нейронными сетями, которые требуют больших объемов данных и лежат в основе современной технологии искусственного интеллекта.
Ян Рабей, профессор электротехники и компьютерных наук в Университете Калифорнии в Беркли, который не принимал участия в исследованиях, сказал, что он согласен.
«Эти структуры могут быть особенно подходящими для альтернативных вычислительных парадигм, основанных на обучении, таких как мозговые системы и глубокие нейронные сети, и подход, представленный авторами, определенно является первым первым шагом в этом направлении», - сказал он MIT News.
