Добавь сайт в закладки нажми CTRL+D
Новый китайский чип с искусственным интеллектом преодолевает ограничения традиционных вычислений, открывая дорогу новому поколению сенсорных экранов, систем управления полётами и авиационной навигации.
Китай начал массовое производство первых в мире небинарных чипов, внедряя новую технологию в такие важные отрасли, как авиация и промышленное производство. Этот проект, возглавляемый профессором Ли Хунге и его командой из Университета Бэйхан в Пекине, решает ключевые проблемы устаревших систем, объединяя двоичную логику со стохастической, или вероятностной, логикой.
Благодаря этому удалось достичь беспрецедентной отказоустойчивости (способности системы сохранять работоспособность после сбоев) и энергоэффективности, в то же время обходя ограничения США на поставку чипов.2-нм чипы TSMC изменят будущее технологий – от ИИ до смартфонов
Анализ существующих проблем с чипами
По словам профессора Ли, современные технологии в области процессоров сталкиваются с двумя непреодолимыми проблемами:
- «Стеной энергопотребления» (предел, после которого увеличение мощности чипа становится неэффективным из-за тепловыделения)
- «Архитектурной стеной» (трудности совместимости новых чипов со старыми системами).
Они потребляют слишком много энергии, и новые чипы с трудом интегрируются в существующие системы.
Находясь в поиске решения с 2022 года, его команда разработала новую систему под названием Hybrid Stochastic Number (HSN, гибридное стохастическое число), которая для повышения производительности смешивает обычные двоичные числа с числами, основанными на вероятности.
Двоичная логика (основа всех современных компьютеров, использующая переменные в виде 0 и 1 для выполнения арифметических операций), применяемая всеми компьютерами в мире, требует значительных аппаратных ресурсов для крупномасштабных вычислений.
В отличие от неё, стохастические вычисления (метод, использующий вероятность для представления данных, что позволяет экономить аппаратные ресурсы) используют сигналы высокого напряжения — их появление в течение определённого времени представляет различные значения.
Этот метод требует меньше аппаратных средств и уже применяется в таких областях, как обработка изображений, нейронные сети и глубокое обучение. Однако у него есть недостаток: обработка информации занимает больше времени из-за специфического способа представления значений.
Решение проблемы стохастических вычислений
Основываясь на стохастических вычислениях, команда профессора Ли в 2023 году разработала новый смарт-чип для сенсорных экранов и дисплеев, используя 110-нм техпроцесс (технология производства с проектной нормой 110 нм, хорошо отработанная и экономичная) ведущего китайского производителя микросхем SMIC.
Результаты проекта были опубликованы в журнале IEEE Journal of Solid-State Circuits 2 года назад. После этого команда разработала ещё один чип для машинного обучения, изготовленный по стандартному 28-нм техпроцессу КМОП (КМОП — комплементарная структура металл-оксид-полупроводник, одна из самых распространённых технологий в производстве микросхем).
В нём также реализованы алгоритмы вычислений в памяти (технология, при которой данные обрабатываются прямо в модуле памяти, что сокращает их перемещение). Это помогает экономить энергию и делает чип более эффективным.
Чип использует архитектуру «система на кристалле» (SoC — интегральная схема, включающая в себя все основные компоненты компьютера или другой сложной системы), которая объединяет различные вычислительные блоки для одновременного выполнения нескольких задач, в отличие от традиционных чипов, обрабатывающих одну задачу за раз.
В настоящее время чип используется в интеллектуальных системах управления, как сенсорные экраны, где он фильтрует фоновые шумы для обнаружения более слабых сигналов и улучшения взаимодействия пользователей с устройствами.
Планы на будущее
Профессор Ли также сообщил, что его команда разрабатывает специальный набор инструкций и архитектуру чипа, адаптированные для гибридных стохастических вычислений.
Они планируют использовать чип в таких областях, как обработка речи и изображений, ускорение больших моделей ИИ и решение других сложных задач.
«Текущий чип уже обеспечивает задержку вычислений на кристалле на микросекундном уровне, достигая баланса между высокопроизводительным аппаратным ускорением и гибкой программируемостью», — сказал Ли.
Хотя переход Китая к небинарным гибридным ИИ-чипам, безусловно, является захватывающим и инновационным событием, важно пока не переоценивать это достижение, поскольку предстоит преодолеть ещё несколько препятствий, как ограничения совместимости и долгосрочные неопределённости, связанные с использованием чипа.
Поделись видео: