Kinijos mokslininkai sukūrė naujo tipo tensorinį procesorių (TPU) – specialaus tipo kompiuterinį lustą – naudodami anglies nanovamzdelius vietoj tradicinio silicio puslaidininkio. Jie teigia, kad naujasis lustas gali atverti duris į efektyvesnį energijos vartojimą užtikrinantį dirbtinį intelektą (DI), rašo livescience.com.
Dirbtinio intelekto modeliai yra labai imlūs duomenims, o jiems paleisti reikia milžiniškos skaičiavimo galios. Tai yra didelė kliūtis mašininio mokymosi modeliams mokyti ir didinti jų mastą, ypač didėjant dirbtinio intelekto programų paklausai. Todėl mokslininkai dirba kurdami naujus komponentus – nuo procesorių iki skaičiavimo atminties – kurie būtų sukurti taip, kad atliekant būtinus skaičiavimus sunaudotų keliomis eilėmis mažiau energijos.
Šiam iššūkiui spręsti 2015 m. „Google“ mokslininkai sukūrė TPU. Šie specializuoti lustai veikia kaip specialūs aparatiniai spartintuvai, skirti tenzorių operacijoms – sudėtingiems matematiniams skaičiavimams, naudojamiems dirbtinio intelekto modeliams mokyti ir paleisti. Atleidžiant šias užduotis nuo centrinio procesoriaus (CPU) ir grafikos procesoriaus (GPU), TPU leidžia greičiau ir efektyviau apmokyti dirbtinio intelekto modelius.
Tačiau skirtingai nei įprastiniai TPU, šiame naujajame luste vietoj tradicinių puslaidininkinių medžiagų, pavyzdžiui, silicio, pirmą kartą naudojami anglies nanovamzdeliai – mažytės cilindrinės struktūros, sudarytos iš šešiakampiu išdėstytų anglies atomų. Tokia struktūra leidžia elektronams (įkrautoms dalelėms) tekėti pro juos su minimaliu pasipriešinimu, todėl anglies nanovamzdeliai yra puikūs elektros laidininkai. Mokslininkai savo tyrimus paskelbė liepos 22 d. žurnale „Nature Electronics“.
Pasak jų, TPU sunaudoja tik 295 mikrovatus (μW) energijos (1 W yra 1 000 000 μW) ir gali atlikti 1 trilijoną operacijų viename vate – tai yra energijos efektyvumo vienetas. Palyginimui, „Google Edge TPU“ gali atlikti 4 trilijonus operacijų per sekundę (TOPS) naudodamas 2 W energijos. Vadinasi, Kinijos anglies pagrindu pagamintas TPU yra beveik 1700 kartų energetiškai efektyvesnis.
„Nuo „ChatGPT“ iki „Sora“ – dirbtinis intelektas pradeda naują revoliuciją, tačiau tradicinė silicio puslaidininkių technologija vis labiau nepajėgia patenkinti didžiulių duomenų kiekių apdorojimo poreikių“, – „TechXplore“ sakė straipsnio bendraautorius, Pekino universiteto elektronikos profesorius Zhiyong Zhangas. „Mes radome sprendimą, kaip įveikti šį visuotinį iššūkį“.
Naująjį TPU sudaro 3 000 anglies nanovamzdelių tranzistorių ir jis sukurtas naudojant sistolinio masyvo architektūrą – tinklelio pavidalo procesorių tinklą.
Sistolinės matricos perduoda duomenis per kiekvieną procesorių sinchroniškai, žingsnis po žingsnio, panašiai kaip konvejeriu judantys daiktai. Tai leidžia TPU vienu metu atlikti kelis skaičiavimus, nes koordinuojamas duomenų srautas ir užtikrinama, kad kiekvienas procesorius vienu metu dirbtų su nedidele užduoties dalimi.
Toks lygiagretusis apdorojimas leidžia skaičiavimus atlikti daug greičiau, o tai labai svarbu dirbtinio intelekto modeliams, apdorojantiems didelius duomenų kiekius. Be to, jis sumažina atminties, konkrečiai vadinamos statine atsitiktinės prieigos atmintimi (SRAM), duomenų skaitymo ir rašymo dažnumą, sakė Z. Zhangas. Sumažinus šias operacijas iki minimumo, naujasis TPU gali atlikti skaičiavimus greičiau ir kartu sunaudoti daug mažiau energijos.
Norėdami išbandyti naująjį lustą, mokslininkai sukūrė penkių sluoksnių neuroninį tinklą - mašininio mokymosi algoritmų rinkinį, sukurtą siekiant imituoti žmogaus smegenų struktūrą - ir naudojo jį vaizdų atpažinimo užduotims atlikti.
TPU pasiekė 88 proc. tikslumą, o suvartojamos energijos kiekis buvo tik 295 μW. Ateityje panaši anglies nanovamzdelių technologija galėtų tapti efektyvesne energijos vartojimo alternatyva silicio lustams, teigia mokslininkai.
Pasak mokslininkų, jie planuoja toliau tobulinti lustą, kad pagerintų jo našumą ir padarytų jį labiau pritaikomą, be kita ko, ištirti, kaip TPU būtų galima integruoti į silicio centrinius procesorius.
