[ad_1]
(noticias nanowerk) Hussam Amrouch ha desarrollado una arquitectura preparada para IA que es dos veces más potente que los enfoques informáticos en memoria comparables. Como informa la revista comunicación de la naturaleza (“Primera demostración de una barra transversal de computación en memoria con FeFET de celda multinivel”), el profesor de la Universidad Técnica de Munich (TUM) aplica un nuevo paradigma de computación utilizando circuitos especiales conocidos como transistores de efecto de campo ferroeléctrico (FeFET). . Dentro de unos años, esto podría resultar útil para la IA generativa, los algoritmos de aprendizaje profundo y las aplicaciones de robótica.
Las tesis centrales
Investigación
La idea básica es sencilla: a diferencia de los chips anteriores, en los que los cálculos sólo se realizaban con transistores, ahora estos también son el lugar donde se almacenan los datos. Esto ahorra tiempo y energía.
«Esto también aumenta el rendimiento de los chips», afirma Hussam Amrouch, profesor de diseño de procesadores de IA en la Universidad Técnica de Munich (TUM).
Los transistores que utiliza para realizar cálculos y almacenar datos miden sólo 28 nanómetros, y millones de ellos están alojados en cada uno de los nuevos chips de inteligencia artificial (IA). Los chips del futuro deben ser más rápidos y eficientes que los anteriores. Esto significa que no pueden calentarse tan rápido. Esto es esencial, por ejemplo, para soportar cálculos en tiempo real durante el vuelo de un dron.
«Estas tareas son extremadamente complejas y consumen mucha energía para un ordenador», explica el profesor.
Chips modernos: muchos pasos, bajo consumo de energía
Estos requisitos clave para un chip se resumen matemáticamente en el parámetro TOPS/W: “tera operaciones por segundo por vatio”. Esto puede verse como la moneda para los chips del futuro. La pregunta es cuántos billones de operaciones (TOP) puede realizar un procesador por segundo (S) con un vatio (W) de potencia disponible.
El nuevo chip AI, desarrollado en colaboración entre Bosch y Fraunhofer IMPS y apoyado en el proceso de producción por la empresa estadounidense GlobalFoundries, puede entregar 885 TOPS/W. Esto lo hace dos veces más potente que los chips de IA comparables, incluido un chip MRAM de Samsung. Los chips CMOS comúnmente utilizados hoy en día funcionan en el rango de 10-20 TOPS/W.
La computación en memoria funciona como el cerebro humano
Los investigadores adoptaron el principio de la arquitectura moderna de chips de los humanos.
«En el cerebro, las neuronas se encargan del procesamiento de las señales, mientras que las sinapsis son capaces de recordar esta información», dice Amrouch, describiendo cómo las personas pueden aprender y recordar conexiones complejas.
Para ello, el chip utiliza transistores “ferroeléctricos” (FeFET). Se trata de interruptores electrónicos que tienen propiedades adicionales especiales (inversión de polos cuando se aplica voltaje) y pueden almacenar información incluso cuando no hay energía. Además, garantizan el almacenamiento y procesamiento simultáneo de datos dentro de los transistores.
«Ahora podemos construir conjuntos de chips altamente eficientes que pueden usarse para aplicaciones como el aprendizaje profundo, la IA generativa o la robótica, por ejemplo, donde los datos deben procesarse en el lugar donde se generan», cree Amrouch.
Los chips listos para el mercado requieren colaboración interdisciplinaria
El objetivo es utilizar el chip para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo, detectar objetos en el espacio o procesar datos de drones en vuelo sin demora. Sin embargo, el profesor del Instituto Integrado de Robótica e Inteligencia de Máquinas (MIRMI) de la TUM de Múnich supone que pasarán algunos años antes de que esto se consiga. Supone que pasarán como mínimo entre tres y cinco años antes de que estén disponibles los primeros chips prácticos en memoria. Una de las razones de esto son, entre otras cosas, los requisitos de seguridad del sector. Para que una tecnología de este tipo pueda utilizarse, por ejemplo, en la industria automovilística, no basta con que funcione de forma fiable. También debe cumplir con los criterios específicos de la industria.
«Esto subraya una vez más la importancia de la colaboración interdisciplinaria con investigadores de diferentes disciplinas, como la informática, la informática y la ingeniería eléctrica», afirma el experto en hardware Amrouch. Él ve esto como una fortaleza particular de MIRMI.
[ad_2]