中国、初の専用「カーボンナノチューブ」AIチップを開発

従来のTPUとは異なり、この赤いコンピュータチップは、シリコンなどの従来の半導体材料の代わりに、六角形に配列された炭素原子でできた小さな円筒形構造であるカーボンナノチューブを使用する初めてのチップです。 （写真：山海）

AI モデルは大量のデータを必要とし、実行には大量の計算能力が必要です。これは、特に AI アプリケーションの需要が増加するにつれて、機械学習モデルのトレーニングとスケーリングに大きな障害となります。そのため、科学者たちは、プロセッサからコンピュータメモリに至るまで、必要な計算を実行する際に消費エネルギーを抑えるように設計された新しいコンポーネントの作成に取り組んでいます。

Google の科学者たちは、この課題を解決するために 2015 年に TPU を作成しました。これらの特殊なチップは、テンソル演算（AI モデルのトレーニングと実行に使用される複雑な数学的計算）専用のハードウェア アクセラレータとして機能します。 TPU は、これらのタスクを中央処理装置 (CPU) とグラフィック処理装置 (GPU) から移行することで、AI モデルをより迅速かつ効率的にトレーニングすることを可能にします。

しかし、従来の TPU とは異なり、この新しいチップは、シリコンなどの従来の半導体材料の代わりに、六角形パターンに配列された炭素原子でできた小さな円筒形構造であるカーボンナノチューブを使用する初めてのチップです。この構造により、電子（荷電粒子）は最小限の抵抗で流れることができるため、カーボンナノチューブは優れた電気伝導体になります。

中国の科学者によると、TPU の消費電力はわずか 295 マイクロワット (μW) (1 W は 1,000,000 μW) で、エネルギー効率の単位であるワットあたり 1 兆回の計算を実行できるという。これにより、中国の炭素ベースTPUのエネルギー効率は、Googleのチップの約1,700倍になります。

「ChatGPTからSoraまで、人工知能は新たな革命をもたらしていますが、従来のシリコンベースの半導体技術では、膨大なデータ処理の要求にますます応えられなくなっています。私たちはこの世界的な課題に対する解決策を見つけました」と、論文の共著者であり、北京大学電子工学教授の張志勇氏は述べています。

新しい TPU には 3,000 個のカーボンナノチューブ トランジスタが含まれており、グリッド状に配置されたプロセッサ ネットワークであるシストリック アレイ アーキテクチャを使用して構築されています。これにより、TPU はデータ ストリームを調整し、各プロセッサがタスクの小さな部分を同時に実行できるようにすることで、一度に複数の計算を実行できるようになります。

この並列処理により計算の実行速度が大幅に向上し、大量のデータを処理する AI モデルにとって重要になります。また、メモリ（具体的にはスタティックランダムアクセスメモリ（SRAM）と呼ばれるタイプ）がデータを読み書きする頻度も削減されるとチャン氏は述べた。これらの操作を最小限に抑えることで、新しい TPU ははるかに少ないエネルギーでより高速に計算を実行できます。

研究者らは、将来的には同様のカーボンナノチューブベースの技術が、シリコンベースのチップに代わる、よりエネルギー効率の高い代替品となる可能性があると述べている。同社は、TPU を CPU シリコンに統合する方法の検討を含め、チップの性能向上とスケーラビリティ向上のため、今後もチップの調整を続けていく予定だと述べた。

ハ・トゥ

ライブサイエンスによると