REKLAMA
Innowacyjne układy scalone stają się coraz mniejsze i bardziej wydajne
Chipy komputerowe stanowią fundament naszego cyfrowego świata. Żaden smartfon, komputer, samochód ani pilot zdalnego sterowania nie mogą bez nich działać. I pewnego, nieodległego dnia, prawdopodobnie zostaną wszczepione również w nasze głowy.
W szczególności sztuczna inteligencja (AI) napędza popyt na większą moc obliczeniową w kompaktowej formie. Producenci chipów osiągają w tym procesie swoje fizyczne granice. Europejskie startupy i uniwersytety badają innowacje w dziedzinie chipów, aby zaspokoić to rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową.
W 1971 roku firma Intel, produkująca mikroprocesory, wprowadziła na rynek pierwszy komercyjnie udany mikroprocesor „4004”. Wówczas był to sensacja; dziś jednak ten układ obliczeniowy o wymiarach trzy na cztery milimetry wydaje się toporny. A przede wszystkim, niedostatecznie wydajny: zawierał zaledwie 2300 tranzystorów – niewyobrażalną liczbę w tamtych czasach, absurdalnie małą jak na dzisiejsze standardy.
Tranzystory pozostają rdzeniem każdego układu scalonego. Malutkie przełączniki, które przełączają między stanami włączony i wyłączony, między zerem a jedynką. Te przełączniki stanowią fundament naszego cyfrowego świata. Im więcej tranzystorów, tym potężniejszy układ, a globalne zapotrzebowanie na moc obliczeniową i przechowywanie danych gwałtownie rośnie.
Przez lata branża chipów głowiła się nad jednym pytaniem: ile jeszcze tranzystorów zmieści się na jednym chipie? Z biegiem dekad tranzystory stawały się coraz mniejsze, tak że dziś składają się zaledwie z kilku atomów. Te przełączniki są teraz cieńsze niż ludzki włos, mniejsze niż czerwona krwinka i wyposażone w kilometry okablowania. Maleńki przełącznik – 500 000 razy mniejszy niż milimetr – stał się absolutnie niezbędny w naszym codziennym życiu. Na jednym milimetrze kwadratowym może zmieścić się dwieście milionów tranzystorów; na jednym chipie nawet dziesiątki miliardów
Jednak w niedalekiej przyszłości ta próba ograniczenia nauki o półprzewodnikach osiągnie swój fizyczny limit.
Obecnie korzystamy z technologii chipowych, takich jak procesory CPU (Central Processing Units) w komputerach i smartfonach. Alternatywna technologia GPU (Graphics Processing Units), znana również jako karty graficzne, została pierwotnie opracowana do przetwarzania obrazów, treści wideo i grafiki 3D na ekranach komputerów. Producent chipów Nvidia zyskał renomę dzięki tym układom i obecnie wykorzystuje rosnący popyt na układy AI. Te karty graficzne mają tę zaletę, że mogą wykonywać zadania równoległe i obsługiwać wiele zadań jednocześnie – dokładnie to, czego potrzebuje sztuczna inteligencja, aby działać wydajnie.
W przypadku sztucznej inteligencji (AI) układy graficzne okazały się najlepszym obecnie dostępnym rozwiązaniem; procesory graficzne (GPU) stanowią opcję rezerwową dla algorytmów AI. Wynika to z faktu, że obecnie po prostu nie ma nowych podejść do układów AI. Istnieje natomiast wiele badań i innowacji. Chociaż każdy nanometr układu jest już wypełniony przełącznikami, wciąż pozostaje niewykorzystana przestrzeń, zwłaszcza pod względem wysokości. Właśnie nad tym pracuje Semron. Ten drezdeński startup opracował układy scalone, które przenoszą sztuczną inteligencję bezpośrednio do urządzeń końcowych, takich jak smartfony i słuchawki. Pozwala to na lokalne przetwarzanie danych na urządzeniach, co jest szczególnie korzystne w przypadku informacji wrażliwych. Jednak aby układy były wystarczająco wydajne, muszą być jak najmniejsze, kompaktowe, ekonomiczne i energooszczędne
Współzałożyciel Aron Kirschen doskonale zdaje sobie sprawę, że samo ułożenie trzech, czterech, a nawet pięciu układów scalonych w obudowie to za mało. Pięciokrotna wydajność w połączeniu z kosztem pięciu układów scalonych nie ma sensu, gdy wymagany jest tysiąckrotny wzrost wydajności. Zamiast tego Semron planuje zastosować wiele warstw układów scalonych już w procesie produkcyjnym. Ich opatentowana technologia półprzewodnikowa „CapRAM” umożliwia lokalne przetwarzanie modeli sztucznej inteligencji. Działa to już w przypadku układów pamięci, takich jak te stosowane w smartfonach. Nasze telefony zawierają nawet 200 warstw pamięci. Jednak ta technika okazuje się trudniejsza dla procesorów – komponentów komputerowych układu scalonego. Po pierwsze, tranzystory nie dają się tak łatwo ułożyć w stosy. Po drugie, taka konstrukcja wymaga więcej energii, a przy wyższych gęstościach energii układ scalony ryzykuje przegrzanie. Semron twierdzi, że rozwiązał ten problem. Teraz zespół stoi przed głównym wyzwaniem, jakim jest nakłonienie producentów układów scalonych do wdrożenia opatentowanego procesu produkcyjnego i produkcji układów w dużych partiach. Sama idea nie wystarczy jednak, aby zaspokoić stale rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową. Chipy trzeba też produkować – a to nie dzieje się ani w Niemczech, ani nawet w Europie. Można to porównać do rewolucji przemysłowej sprzed 150 lat.
