Нов тип 3D компютърен чип, който комбинира две авангардни нанотехнологии, може драстично да увеличи скоростта и енергийната ефективност на процесорите, се казва в ново проучване.
Днешните чипове отделят памет (която съхранява данни) и логически вериги (които обработват данни), а данните се въртят напред и назад между тези два компонента, за да извършват операции. Но поради ограничения брой връзки между паметта и логическите схеми, това се превръща в основно препятствие, особено защото се очаква компютрите да се справят с непрекъснато увеличаващи се количества данни.
Преди това това ограничение беше замаскирано от ефектите на закона на Мур, който казва, че броят на транзисторите, които могат да се поберат на чип, се удвоява на всеки две години, като съпътстващото увеличаване на производителността. Но тъй като производителите на чипове удрят основни физически ограничения за това как могат да получат малките транзистори, тази тенденция се забави.
Новият прототип чип, проектиран от инженери от Станфордския университет и Масачузетския технологичен институт, се справя и с двата проблема едновременно чрез наслояване на памет и логически вериги един върху друг, а не един до друг.
Това прави не само ефективното използване на пространството, но и увеличава драстично повърхността за връзки между компонентите, казаха изследователите. Конвенционалната логическа схема би имала ограничен брой пинове на всеки ръб, чрез които да прехвърлят данни; за разлика от тях, изследователите не се ограничаваха до използването на ръбове и бяха в състояние плътно да опаковат вертикални проводници, преминаващи от логическия слой към слоя памет.
"С отделна памет и изчисления, чип е почти като два много населени града, но между тях има много малко мостове", заяви пред Live Science ръководителят на проучването Subhasish Mitra, професор по електротехника и компютърни науки в Stanford. „Сега не просто сме събрали тези два града - изградихме още много мостове, за да може трафикът да върви много по-ефективно между тях.“
На всичкото отгоре изследователите са използвали логически схеми, изградени от въглеродни нанотръбни транзистори, заедно с нововъзникваща технология, наречена резистивна памет с произволен достъп (RRAM), като и двете са много по-енергийно ефективни от силиконовите технологии. Това е важно, тъй като огромната енергия, необходима за стартиране на центрове за данни, представлява друго голямо предизвикателство пред технологичните компании.
"За да постигнете следващото 1000 пъти подобрение на изчислителната ефективност по отношение на енергийната ефективност, което кара нещата да работят с много ниска енергия и в същото време да правят нещата да вървят наистина бързо, това е архитектурата, от която се нуждаете", каза Митра.
Въпреки че и двете нови нанотехнологии имат присъщи предимства пред конвенционалните технологии, базирани на силиций, те също са неразделна част от 3D архитектурата на новия чип, казват изследователите.
Причината днешните чипове да са 2D е, защото за изработката на силициеви транзистори върху чип са необходими температури над 1800 градуса по Фаренхайт (1000 градуса по Целзий), което прави невъзможно да се слоят силиконови вериги един върху друг, без да се повреди долния слой, казаха изследователите ,
Но както въглеродните нанотръбни транзистори, така и RRAM са произведени при по-студени от 392 градуса F (200 градуса С), така че те могат лесно да бъдат слоени отгоре на силиций, без да се повреди основната схема. Това прави и подхода на изследователите съвместим с настоящата технология за създаване на чипове, казаха те.
Поставянето на много слоеве един върху друг може потенциално да доведе до прегряване, каза Митра, тъй като горните слоеве ще са далеч от топлинните поглъщания в основата на чипа. Но той добави, че този проблем трябва да бъде сравнително прост за инженеринг, а повишената енергийна ефективност на новата технология означава, че на първо място се генерира по-малко топлина.
За да демонстрира предимствата на своя дизайн, екипът изгради прототип на газовия детектор, като добави още един слой сензори на основата на въглеродни нанотръби отгоре на чипа. Вертикалната интеграция означаваше, че всеки от тези сензори е директно свързан с RRAM клетка, като драстично увеличава скоростта, с която данните могат да бъдат обработвани.
След това тези данни бяха прехвърлени в логическия слой, който внедряваше алгоритъм за машинно обучение, който му позволяваше да различава изпаренията на лимонов сок, водка и бира.
Това обаче беше само демонстрация, каза Митра, а чипът е много универсален и особено подходящ за типа натрупани с данни дълбоки невронни мрежови подходи, които са в основата на съвременните технологии за изкуствен интелект.
Ян Рабай, професор по електротехника и компютърни науки в Калифорнийския университет в Бъркли, който не е участвал в изследванията, заяви, че е съгласен.
„Тези структури могат да бъдат особено подходящи за алтернативни изчислителни парадигми, базирани на обучение, като системи, вдъхновени от мозъка, и дълбоки невронни мрежи. Подходът, представен от авторите, определено е чудесна първа стъпка в тази посока“, каза той пред MIT News.
