الصين تصنع أول رقاقة ذكاء اصطناعي مخصصة من "أنابيب الكربون النانوية"

وعلى النقيض من مواد TPU التقليدية، فإن الشريحة الحاسوبية الحمراء هي الأولى التي تستخدم أنابيب الكربون النانوية - وهي هياكل أسطوانية صغيرة مصنوعة من ذرات الكربون مرتبة في أشكال سداسية - بدلاً من المواد شبه الموصلة التقليدية مثل السيليكون. (الصورة: سانكاي)

تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من البيانات وتتطلب كميات كبيرة من قوة الحوسبة لتشغيلها. ويشكل هذا عقبة كبيرة أمام تدريب نماذج التعلم الآلي وتوسيع نطاقها، خاصة مع تزايد الطلب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ولهذا السبب يعمل العلماء على ابتكار مكونات جديدة، من المعالجات إلى ذاكرة الكمبيوتر، مصممة لاستهلاك قدر أقل من الطاقة أثناء إجراء الحسابات اللازمة.

قام علماء جوجل بإنشاء TPU في عام 2015 لحل هذا التحدي. تعمل هذه الرقائق المتخصصة كمسرعات أجهزة مخصصة لعمليات الموتر - وهي حسابات رياضية معقدة تستخدم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها. من خلال تحويل هذه المهام بعيدًا عن وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU)، تسمح وحدات معالجة الرسومات بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وأكثر كفاءة.

لكن على عكس وحدات TPU التقليدية، فإن هذه الشريحة الجديدة هي الأولى التي تستخدم أنابيب الكربون النانوية - وهي هياكل أسطوانية صغيرة مصنوعة من ذرات الكربون مرتبة في نمط سداسي - بدلاً من المواد شبه الموصلة التقليدية مثل السيليكون. يسمح هذا الهيكل للإلكترونات (الجسيمات المشحونة) بالتدفق من خلالها مع الحد الأدنى من المقاومة، مما يجعل الأنابيب النانوية الكربونية موصلات ممتازة للكهرباء.

وبحسب العلماء الصينيين، فإن مادة TPU الخاصة بهم تستهلك 295 ميكروواط فقط (μW) من الطاقة (حيث 1 واط يساوي 1,000,000 μW) ويمكنها إجراء تريليون عملية حسابية لكل واط - وهي وحدة كفاءة الطاقة. وهذا يجعل مادة TPU المصنوعة من الكربون في الصين أكثر كفاءة في استخدام الطاقة بنحو 1700 مرة من شريحة جوجل.

من ChatGPT إلى Sora، يُبشّر الذكاء الاصطناعي بثورة جديدة، إلا أن تقنية أشباه الموصلات التقليدية القائمة على السيليكون تعجز بشكل متزايد عن تلبية متطلبات معالجة كميات هائلة من البيانات. وقد وجدنا حلاً لهذا التحدي العالمي، كما صرّح تشي يونغ تشانغ، المؤلف المشارك في البحث وأستاذ الإلكترونيات في جامعة بكين.

يتضمن TPU الجديد 3000 ترانزستور من أنابيب الكربون النانوية وتم بناؤه باستخدام بنية مصفوفة انقباضية - وهي عبارة عن شبكة من المعالجات مرتبة في شبكة. يتيح هذا لوحدات معالجة الرسومات (TPU) إجراء حسابات متعددة في وقت واحد من خلال تنسيق تدفقات البيانات والتأكد من أن كل معالج يقوم بجزء صغير من المهمة في نفس الوقت.

تتيح هذه المعالجة المتوازية إجراء العمليات الحسابية بشكل أسرع بكثير، وهو أمر مهم بالنسبة لنماذج الذكاء الاصطناعي التي تعالج كميات كبيرة من البيانات. كما أنه يقلل من عدد المرات التي تحتاج فيها الذاكرة - على وجه التحديد النوع المسمى ذاكرة الوصول العشوائي الثابتة (SRAM) - إلى قراءة البيانات وكتابتها، كما قال تشانج. ومن خلال تقليل هذه العمليات، يمكن لوحدة TPU الجديدة إجراء العمليات الحسابية بشكل أسرع مع استخدام قدر أقل بكثير من الطاقة.

ويقول الباحثون إنه في المستقبل، قد توفر تقنية مماثلة تعتمد على أنابيب الكربون النانوية بديلاً أكثر كفاءة في استخدام الطاقة مقارنة بالرقائق القائمة على السيليكون. وقالوا إنهم يخططون لمواصلة تعديل الشريحة لتحسين الأداء وجعلها أكثر قابلية للتطوير، بما في ذلك استكشاف طرق لدمج TPU في شريحة السيليكون الخاصة بوحدة المعالجة المركزية.

ها ثو

وفقًا لموقع Live Science