Nova vrsta 3D računalniškega čipa, ki združuje dve vrhunski nanotehnologiji, bi lahko močno povečala hitrost in energijsko učinkovitost procesorjev, navaja nova raziskava.
Današnji čipi ločujejo pomnilnik (ki hrani podatke) in logična vezja (ki obdelujejo podatke), med temi dvema komponentama pa se podatki preklapljajo naprej in nazaj za izvajanje operacij. Toda zaradi omejenega števila povezav med pomnilniškimi in logičnimi vezji to postaja veliko ozko grlo, zlasti zato, ker naj bi se računalniki spopadli z vedno večjo količino podatkov.
Prej so to omejitev zakrili učinki Mooreovega zakona, ki pravi, da se število tranzistorjev, ki se lahko prilegajo na čip, podvoji na vsaki dve leti, s spremljajočim povečanjem zmogljivosti. Ker pa so proizvajalci čipov dosegli temeljne fizične omejitve, kako lahko pridejo majhni tranzistorji, se je ta trend upočasnil.
Novi prototipni čip, ki so ga zasnovali inženirji z univerze Stanford in tehnološkega inštituta v Massachusettsu, se obe težavi spopada hkrati s plastenjem pomnilnika in logičnih vezij drug na drugega, namesto drug ob drugem.
Raziskovalci so povedali, da to ne le da učinkovito izkorišča prostor, temveč tudi dramatično poveča površino za povezave med komponentami. Običajno logično vezje bi imelo na vsakem robu omejeno število zatičev, preko katerih bi lahko prenašali podatke; nasprotno pa raziskovalci niso bili omejeni na uporabo robov in so bili sposobni gosto spakirati navpične žice, ki vodijo od logičnega sloja do spominskega sloja.
"Z ločenim pomnilnikom in računalništvom je čip skoraj kot dve zelo naseljeni mesti, vendar je mostov med njimi zelo malo," je za Live Science povedal vodja študije Subhasish Mitra, profesor elektrotehnike in računalništva na Stanfordu. "Zdaj teh dveh mest nismo le združili - zgradili smo še veliko mostov, da bi promet med njimi lahko potekal veliko bolj učinkovito."
Poleg tega so raziskovalci uporabili logična vezja, izdelana iz tranzistorjev iz ogljikove nanocevke, in nastajajočo tehnologijo, imenovano uporni pomnilnik z naključnim dostopom (RRAM), ki sta oba energetsko učinkovitejša od silicijevih tehnologij. To je pomembno, saj ogromna energija, potrebna za vodenje podatkovnih centrov, predstavlja še en velik izziv, s katerim se soočajo tehnološka podjetja.
"Da bi dosegli naslednje 1000-kratno izboljšanje računalniške učinkovitosti z vidika energetske učinkovitosti, zaradi česar se stvari izvajajo z zelo nizko energijo in hkrati omogočajo, da stvari tečejo zelo hitro, to je potrebna arhitektura," je dejal Mitra.
Medtem ko imata obe novi nanotehnologiji prednost pred konvencionalno tehnologijo, ki temelji na siliciju, sta tudi sestavni del 3D-arhitekture novega čipa, pravijo raziskovalci.
Razlog, da so današnji čipi 2D, je zato, ker za izdelavo silicijevih tranzistorjev na čipu potrebujejo temperature več kot 1.800 stopinj Fahrenheita (1.000 stopinj Celzija), kar onemogoča slojitev silicijevih vezij drug na drugega, ne da bi pri tem poškodovali spodnjo plast, pravijo raziskovalci .
Toda tranzistorji z ogljikovimi nanocevkami in RRAM so izdelani pri hladnejših kot 200 stopinj F (392 stopinj F), tako da jih je mogoče enostavno plastiti nad silikonom, ne da bi poškodovali osnovno vezje. Zaradi tega je pristop raziskovalcev združljiv s trenutno tehnologijo izdelave čipov, so dejali.
Polaganje številnih plasti drug na drugega bi lahko povzročilo pregrevanje, je dejal Mitra, saj bodo zgornji sloji daleč od toplotnih odtokov na dnu čipa. Toda dodal je, da bi moral biti ta problem razmeroma preprost, in večja energetska učinkovitost nove tehnologije pomeni, da se v prvi vrsti ustvari manj toplote.
Da bi pokazali prednosti svojega dizajna, je ekipa izdelala prototip detektorja plina, tako da je na čip dodala še eno plast senzorjev na osnovi ogljikove nanocevke. Vertikalna integracija je pomenila, da je bil vsak od teh senzorjev neposredno povezan s celico RRAM, kar je močno povečalo hitrost obdelave podatkov.
Ti podatki so bili nato preneseni v logično plast, ki je izvajala algoritem strojnega učenja, ki je omogočal razlikovanje med hlapi limoninega soka, vodke in piva.
To je bil le demonstracija, je dejal Mitra, čip pa je zelo vsestranski in še posebej primeren za vrsto podatkov, težkih, globokih nevronskih omrežnih pristopov, ki temeljijo na trenutni tehnologiji umetne inteligence.
Jan Rabaey, profesor elektrotehnike in računalništva na kalifornijski univerzi v Berkeleyju, ki ni bil vključen v raziskave, je dejal, da se strinja.
"Te strukture so morda še posebej primerne za alternativne računalniške paradigme, ki temeljijo na učenju, kot so možganski sistemi in globoke nevronske mreže. Pristop, ki so ga predstavili avtorji, je vsekakor odličen prvi korak v tej smeri," je povedal za MIT News.
