![]() |
В отличие от обычного термопластичного полиуретана, красный компьютерный чип впервые использует углеродные нанотрубки — крошечные цилиндрические структуры из атомов углерода, расположенных в шестиугольниках, — вместо традиционных полупроводниковых материалов, таких как кремний. (Фото: Sankai) |
Модели ИИ требуют больших объёмов данных и больших вычислительных мощностей для своего запуска. Это создаёт серьёзное препятствие для обучения и масштабирования моделей машинного обучения, особенно в условиях растущего спроса на приложения ИИ. Именно поэтому учёные работают над созданием новых компонентов, от процессоров до компьютерной памяти, которые потребляют меньше энергии при выполнении необходимых вычислений.
Для решения этой проблемы учёные Google создали в 2015 году TPU. Эти специализированные чипы служат аппаратными ускорителями для тензорных операций — сложных математических вычислений, используемых для обучения и запуска моделей ИИ. Разгружая центральный процессор (ЦП) и графический процессор (ГП) от этих задач, TPU позволяют обучать модели ИИ быстрее и эффективнее.
Однако, в отличие от традиционных термопластичных полиуретанов (TPU), новый чип впервые использует углеродные нанотрубки — крошечные цилиндрические структуры из атомов углерода, расположенных в шестиугольной форме, вместо традиционных полупроводниковых материалов, таких как кремний. Такая структура позволяет электронам (заряженным частицам) проходить сквозь них с минимальным сопротивлением, что делает углеродные нанотрубки отличными проводниками электричества.
По данным китайских учёных, их TPU потребляет всего 295 микроватт (мкВт) энергии (где 1 Вт равен 1 000 000 мкВт) и может выполнять 1 триллион вычислений на ватт — единицу энергоэффективности. Это делает китайский TPU на основе углерода почти в 1700 раз более энергоэффективным, чем чип Google.
«От ChatGPT до Sora искусственный интеллект открывает новую революцию, но традиционная технология полупроводников на основе кремния всё больше не справляется с обработкой огромных объёмов данных. Мы нашли решение этой глобальной проблемы», — заявил Чжиюн Чжан, соавтор статьи и профессор электроники Пекинского университета.
Новый TPU включает в себя 3000 транзисторов на основе углеродных нанотрубок и построен на основе архитектуры систолического массива — сети процессоров, организованных в решетку. Это позволяет TPU выполнять несколько вычислений одновременно, координируя поток данных и гарантируя, что каждый процессор выполняет небольшую часть задачи одновременно.
Такая параллельная обработка позволяет выполнять вычисления гораздо быстрее, что важно для моделей искусственного интеллекта, обрабатывающих большие объёмы данных. По словам Чжана, это также снижает частоту чтения и записи данных памятью, в частности, статической памятью с произвольным доступом (SRAM). Минимизируя эти операции, новый TPU может выполнять вычисления быстрее, потребляя при этом гораздо меньше энергии.
Исследователи утверждают, что в будущем аналогичная технология на основе углеродных нанотрубок может стать более энергоэффективной альтернативой кремниевым чипам. Они планируют продолжить совершенствование чипа для повышения его производительности и масштабируемости, в том числе изучить способы интеграции TPU в кремниевые процессоры.
Комментарий (0)