Четыре новых странных способа проводить вычисления

Оптический микроснимок микроэлектродного массива под смесью одностенных углеродных нанотрубок с жидкими кристаллами

С замедлением закона Мура инженеры с особой тщательностью присматриваются к вариантам, которые помогут продолжать вычисления, когда закон исчерпает себя. Искусственный интеллект наверняка сыграет в этом роль. Возможно, и квантовые компьютеры. Но во вселенной компьютеров есть и более странные вещи, и некоторые из них были показаны на международной конференции по перезагрузке вычислений IEEE в ноябре 2017.

Также там были показаны некоторые клёвые варианты классических вычислений, например, обратимые вычисления и нейроморфные чипы. Кроме них были представлены и менее знакомые публике варианты, такие, как фотонные чипы, ускоряющие ИИ, наномеханическая гребёнчатая логика и «гиперизмеренческая» система распознавания речи. В этой статье перечислены как странные, так и потенциально эффективные варианты.

Холодные квантовые нейроны

Инженеры часто завидуют чудесной энергетической эффективности мозга. Единственный нейрон тратит порядка 10 фДж (10^-15 Дж) с каждым сигналом. Майкл Шнайдер с коллегами из Национального института стандартов и технологий США [National Institute of Standards and Technology, NIST] считает, что они могут подобраться к этой цифре, используя искусственные нейроны, созданные из двух джозефсоновских контактов разного типа. Это сверхпроводящие устройства, основанные на туннелировании пар электронов через барьер, и служащие основой самых передовых квантовых компьютеров, создаваемых сегодня в индустриальных лабораториях. Один из их вариантов, магнитный джозефсоновский контакт, обладает свойствами, которые можно изменять на лету, меняя токи и магнитные поля. Оба контакта можно использовать таким образом, чтобы они выдавали скачки напряжения с энергией порядка зептоджоуля — в 100 000 раз меньше фДж [или 10^-21 Дж / прим. перев.].

Учёные из NIST придумали, как связать эти устройства вместе и сформировать из них нейросеть. В симуляции они тренировали нейросеть на распознавание трёх букв (z, v и n — базовый тест нейросетей). В идеале сеть могла распознавать буквы, используя всего 2 аттоджоуля [10^-18 Дж], или 2 фДж, если включить трату энергии на охлаждение этой системы до необходимых 4 К. Конечно, есть моменты, в которых всё работает гораздо менее идеально. Но, если допустить, что их можно устранить при помощи усилий инженеров, можно получить нейросеть, потребляющую энергию, сравнимую с человеческим мозгом.

Вычисления при помощи проводов

В передовых процессорах транзисторы упакованы очень плотно, и связи, соединяющие их в контуры, находятся ближе друг к другу, чем когда бы то ни было. Это приводит к перекрёстным искажениям, когда сигнал с одной линии мешает своему соседу через паразитную связь. Вместо того, чтобы пытаться менять схему, чтобы избегать искажений, Навин Кумар Мака с коллегами из Университета в Миссури, Канзас-Сити, решили воспользоваться ими. По сегодняшним представлениям, вмешивающийся сигнал считается глюком, сказал Мака инженерам. «А теперь мы хотим использовать его для работы логики».

Они обнаружили, что определённое расположение взаимных связей может имитировать работу логических элементов и схем. Представьте, что три линии связи идут параллельно. Подача напряжения на одну или две боковые линий приводит к появлению паразитного напряжения на центральной. Таким образом у вас получается логический элемент OR с двумя входами. Аккуратно добавив там и сям по транзистору, команда создала таким образом элементы AND, OR и XOR, а также схему, выполняющую функцию переноса. Преимущество появляется, когда вы сравниваете количество транзисторов на заданной площади с CMOS. К примеру, логической схеме на перекрёстных искажениях требуется только три транзистора для выполнения XOR, а CMOS использует 14, и занимает на треть больше места.

Атака нанопузыря!

Учёные и инженеры из Даремского университета в Англии научили тонкую плёнку наноматериала решать задачи классификации, например, находить раковое поражение на маммограмме. Используя революционные алгоритмы и специально созданную электронную схему, они отправляли электрические импульсы через массив электродов в смесь углеродных нанотрубок, растворённых в жидких кристаллах. Со временем нанотрубки — среди которых были как проводящие, так и полупроводящие — самоорганизовались в сложную сеть, покрывшую электроды.

Эта сеть была способна выполнять ключевую часть проблемы оптимизации. Более того, она могла научиться решать и вторую задачу, если она была менее сложной, чем первая.

Решала ли она эти задачи хорошо? В одном случае результаты были сравнимыми с работой человека; в другом были немного хуже. И всё же удивительно, что она вообще работает. «Нужно помнить, что мы тренируем пузырь из углеродных нанотрубок в жидких кристаллах», — говорит Элеонора Виссол-Гаудин, помогавшая разрабатывать эту сстему в Дареме.

Кремниевые монтажные платы

Разработчики компьютеров уже давно страдают от несоответствия между тем, как быстро и эффективно данные перемещаются внутри процессоров, и как медленно и с потерями они двигаются между ними. Эта проблема, согласно инженерам из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, связана с природой корпусов чипов и печатными платами, с которыми они связываются. Корпусы кристалла и печатные платы плохо проводят тепло, поэтому они ограничивают расход энергии, увеличивают энергию, необходимую для передачи бита с одного чипа на другой, и замедляют компьютеры, добавляя задержки. Индустрия понимает эти недостатки и всё больше концентрируется на размещении нескольких чипов в одном корпусе.

Пунит Гупта и его коллеги из университета считают, что компьютеры стали бы гораздо лучше, если бы мы могли вовсе избавиться от корпусов кристаллов и монтажных плат. Они предлагают заменить печатную плату кусочком кремниевой подложки. На такой «интегральном кремниевом материале » чипы без корпусов могут прижиматься друг к другу на расстоянии в 100 мкм между ними, и соединяться при помощи таких же проводников, что используются в интегральных схемах — это поможет ограничить задержку и потребление энергии, а также разрабатывать более компактные системы.

Если индустрия пойдёт в этом направлении, это приведёт к изменению выпускаемых интегральных схем, утверждает Гупта. Интегральный кремниевый материал будет способствовать разделению «систем на одном чипе» на меньшие части, исполняющие функции различных ядер однокристальных систем. Ведь близкое расположение ядер на кристалле уже не будет давать серьёзного преимущества в отсутствии задержек и эффективности, а производить менее крупные чипы дешевле. Более того, кремний проводит тепло лучше, чем печатные платы, поэтому эти процессоры можно разгонять до больших тактовых частот, не беспокоясь об отводе тепла.

Источник: geektimes.ru

Комментарии: