Сегодня классическая компьютерная архитектура фон-Неймана стала препятствием для наращивания вычислительных возможностей. Частично вина за это лежит на обмене данными процессора с внешней памятью. Хранение данных в процессоре — где они обрабатываются — многократно помогло бы снизить потребление компьютеров. Первый такой процессор для задач ИИ создали в Швейцарии. В его основе лежат новые атомарно тонкие полупроводники, а не кремний.
Источник изображения: EPFL
Исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) опубликовали в журнале Nature Electronics статью, в которой сообщили о создании процессора из 1024 транзисторов на основе дисульфида молибдена (MoS2). Они не первые, кто обратил внимание на этот полупроводник. Слой дисульфида молибдена имеет толщину в три атома и неплохо зарекомендовал себя в опытных разработках в качестве рабочего канала транзисторов. По большому счёту его можно рассматривать как графен в мире полупроводников. Его характеристики и методы получения во многом напоминают работу с моноуглеродными слоями.
Свой первый образец MoS2 исследователи из EPFL 13 лет назад получали с помощью скотча, отбирая липкой лентой с основы чешуйки материала. Сегодня они уже могут производить целые пластины дисульфида молибдена, из которых, в частности, был изготовлен кристалл процессора площадью 1 см2. И поскольку это полупроводник, технологию производства таких процессоров можно будет внедрять на действующих заводах, где уже обрабатывается кремний.
Каждый транзистор из MoS2 в опытном процессоре также содержит управляющий плавающий затвор. Затвор предназначен для хранения бита данных и для управления транзистором. Данные вычислений остаются в процессоре и участвуют в дальнейшей работе процессора. Никуда вовне обрабатываемые данные не пересылаются и ниоткуда не загружаются. Мы просто подаём на вход процессора информацию для обработки, а на выходе получаем готовый результат.
Представленный прототип процессора с вычислениями в памяти предназначен для выполнения одной из фундаментальных операций обработки данных — векторно-матричного умножения. Эта операция повсеместно используется при цифровой обработке сигналов и реализации моделей искусственного интеллекта. Очевидно, что сегодня такие решения находятся на пике спроса. Как уверяют разработчики, создав масштабный рабочий прототип, они доказали возможность переноса проекта на заводы для массового выпуска.
Отдельно исследователи заявили, что разработка дошла до своей реализации благодаря усиленному финансированию со стороны властей Европейского союза, который стремится вернуть Европе звание лидера рынка полупроводников.
Источник:
