Zgłoś błąd
X
Zanim wyślesz zgłoszenie, upewnij się że przyczyną problemów nie jest dodatek blokujący reklamy.
Błędy w spisie treści artykułu zgłaszaj jako "błąd w TREŚCI".
Typ zgłoszenia
Treść zgłoszenia
Twój email (opcjonalnie)
Nie wypełniaj tego pola
Załóż konto
EnglishDeutschукраїнськийFrançaisEspañol中国

Powstał pierwszy mikroprocesor tensorowy wykorzystujący nanorurki węglowe. Do przełomu jednak jeszcze daleko

Mateusz Szlęzak | 26-08-2024 15:30 |

Powstał pierwszy mikroprocesor tensorowy wykorzystujący nanorurki węglowe. Do przełomu jednak jeszcze dalekoCoraz częściej w świecie nauki i mediach technologicznych poruszany jest temat wyczerpywania się możliwości krzemu. Co jakiś czas słyszymy o odkryciach materiałów, które mogą zrewolucjonizować świat elektroniki. Rzeczywistość jednak pokazuje, że wprowadzenie zamienników krzemu jest żmudnym i czasochłonnym procesem. Mimo to przynosi pewne efekty, czego dowodem jest pierwsza na świecie jednostka TPU wykorzystująca technologię nanorurek węglowych.

Na łamach czasopisma Nature chińscy naukowcy opublikowali wyniki swojej pracy nad w pełni działającym mikroprocesorem tensorowym, który wykorzystuje tranzystory z kanałem wykonanym z nanorurek węglowych.

Powstał pierwszy mikroprocesor tensorowy wykorzystujący nanorurki węglowe. Do przełomu jednak jeszcze daleko [1]

TSMC pracuje nad nowymi prostokątnymi podłożami do pakowania zaawansowanych układów dla sztucznej inteligencji

Naukowcy z Uniwersytetu Pekińskiego oraz współpracujących instytutów w Chinach opracowali autorski wariant architektury systolic array dostosowany do wykorzystania tranzystorów z kanałami wykonanymi z nanorurek węglowych. W ten sposób stworzyli pierwszy mikroprocesor tensorowy oparty na tej nowej technologii. Chip składa się z 3000 tranzystorów polowych z kanałami z nanorurek węglowych, zorganizowanych w trzech grupach, z których każda zawiera trzy jednostki przetwarzania (PE). Jednostka TPU (Tensor Processing Unit) może wykonywać dwubitowe operacje konwolucyjne na liczbach całkowitych oraz mnożenie macierzy. W prototypie zastosowano pięciowarstwową konwolucyjną sieć neuronową, która potrafi rozpoznawać obrazy z dokładnością do 88%, przy zużyciu energii elektrycznej wynoszącym 295 μW. Mimo że układ jest w pełni funkcjonalny, naukowców czeka jeszcze długa droga, zanim zbliżą się do wydajności i miniaturyzacji współczesnych układów tensorowych stosowanych w sieciach neuronowych, a więc m.in. w uczeniu sztucznej inteligencji.

Powstał pierwszy mikroprocesor tensorowy wykorzystujący nanorurki węglowe. Do przełomu jednak jeszcze daleko [2]

Intel prezentuje prototyp optycznego, zintegrowanego chipletu I/O dla centrów obliczeniowych i serwerów AI

Technologia ta wydaje się bardzo obiecująca, gdyż wyniki symulacji pokazują, że tranzystory z kanałami z nanorurek węglowych, wykorzystujące węzeł technologiczny 180 nm, mogą osiągnąć prędkość 850 MHz przy wydajności energetycznej wynoszącej 1 TOPS/W. Stanowi to znaczną przewagę nad innymi technologiami tranzystorów wykonanych w tej samej litografii, zarówno pod względem mocy obliczeniowej, jak i poboru energii. Co więcej, chipy oparte na tego typu tranzystorach i wspomnianej architekturze mogą funkcjonować jako koprocesory, poprzez umieszczenie ich na tradycyjnych procesorach krzemowych. Zespół badawczy zamierza teraz skupić się na skalowalności, miniaturyzacji rozwiązania oraz zwiększeniu rozdzielczości bitowej operacji. W przyszłości technologia zaprezentowana na łamach czasopisma naukowego Nature może stanowić niemały przełom w porównaniu do tradycyjnych układów krzemowych stosowanych dziś w sieciach neuronowych.

Powstał pierwszy mikroprocesor tensorowy wykorzystujący nanorurki węglowe. Do przełomu jednak jeszcze daleko [3]

Źródło: Nature Electronics
Bądź na bieżąco - obserwuj PurePC.pl na Google News
Zgłoś błąd
Liczba komentarzy: 19

Komentarze:

x Wydawca serwisu PurePC.pl informuje, że na swoich stronach www stosuje pliki cookies (tzw. ciasteczka). Kliknij zgadzam się, aby ta informacja nie pojawiała się więcej. Kliknij polityka cookies, aby dowiedzieć się więcej, w tym jak zarządzać plikami cookies za pośrednictwem swojej przeglądarki.