Инновации в области микросхем становятся все меньше и мощнее
Компьютерные чипы — это основа нашего цифрового мира. Ни один смартфон, ни один компьютер, ни один автомобиль, ни один пульт дистанционного управления не могут функционировать без них. И в недалеком будущем их, вероятно, имплантируют и нам в голову.
Искусственный интеллект (ИИ), в частности, стимулирует спрос на вычислительную мощность в компактном корпусе. В этом процессе производители микросхем достигают своих физических пределов. Европейские стартапы и университеты проводят исследования в области инновационных микросхем, чтобы удовлетворить растущую потребность в вычислительной мощности.
В 1971 году компания Intel выпустила первый коммерчески успешный микрочип — «4004». В то время это был настоящий фурор; однако сегодня этот вычислительный чип размером три на четыре миллиметра кажется громоздким. И, прежде всего, недостаточно мощным: он содержал всего 2300 транзисторов — невообразимое количество по тем временам, смехотворно малое по сегодняшним меркам.
Транзисторы остаются ядром каждого компьютерного чипа. Крошечные переключатели, которые переключаются между включенным и выключенным состоянием, между нулем и единицей. Эти переключатели закладывают основу нашего цифрового мира. Чем больше транзисторов, тем мощнее чип, а глобальный спрос на вычислительную мощность и хранение данных стремительно растет.
На протяжении многих лет индустрию микросхем больше всего волновал один вопрос: сколько ещё транзисторов можно разместить на одном чипе? За прошедшие десятилетия транзисторы стали всё меньше и меньше, так что сегодня они состоят всего из нескольких атомов. Эти переключатели теперь тоньше человеческого волоса, меньше эритроцита и оснащены километрами проводов. Крошечный переключатель — в 500 000 раз меньше миллиметра — стал абсолютно незаменимым в нашей повседневной жизни. На одном квадратном миллиметре может поместиться 200 миллионов транзисторов; на одном чипе — даже десятки миллиардов
Однако в ближайшем будущем эта попытка уменьшить размеры полупроводниковых устройств достигнет своего физического предела.
В настоящее время для компьютеров и смартфонов используются чиповые технологии, такие как центральные процессоры (ЦП). Альтернативная технология графических процессоров (ГП), также известных как видеокарты, изначально была разработана для обработки изображений, видеоконтента и 3D-графики для компьютерных экранов. Производитель чипов Nvidia прославился благодаря этим чипам и в настоящее время пользуется спросом на чипы для искусственного интеллекта. Преимущество этих видеокарт заключается в возможности параллельного выполнения задач и одновременной обработки множества задач — именно то, что необходимо искусственному интеллекту для эффективной работы.
Для искусственного интеллекта графические чипы оказались лучшим из доступных на данный момент решений; графические процессоры (GPU) — это запасной вариант для алгоритмов ИИ. Это связано с тем, что на данный момент просто нет новых подходов к разработке чипов для ИИ. Существует огромный объем исследований и инноваций. Хотя каждый нанометр чипа уже заполнен переключателями, остается еще неиспользованное пространство, особенно с точки зрения высоты. Именно этим занимается компания Semron. Этот дрезденский стартап разработал чипы, которые напрямую внедряют ИИ в конечные устройства, такие как смартфоны и наушники. Это позволяет обрабатывать данные локально на устройствах, что особенно выгодно для конфиденциальной информации. Однако, чтобы чипы были достаточно мощными, они должны быть максимально маленькими, компактными, экономичными и энергоэффективными
Соучредитель Арон Киршен прекрасно понимает, что простого размещения трех, четырех или даже пяти чипов в одном корпусе недостаточно. Пятикратное увеличение производительности в сочетании со стоимостью пяти чипов бесполезно, когда требуется тысячекратное повышение производительности. Вместо этого Semron планирует использовать многослойную архитектуру чипов в процессе их производства. Запатентованная полупроводниковая технология «CapRAM» позволяет локально обрабатывать модели искусственного интеллекта. Это уже работает с микросхемами памяти, такими как те, что используются в смартфонах. Наши телефоны содержат до 200 слоев памяти. Однако эта технология оказывается более сложной для процессоров — компьютерных компонентов чипа. Во-первых, транзисторы не так легко размещать в несколько слоев. Во-вторых, такая конструкция требует больше энергии, и при более высоких плотностях энергии чип рискует перегреться. Semron утверждает, что решила эту проблему. Теперь перед командой стоит серьезная задача — убедить производителей чипов внедрить запатентованный производственный процесс и выпускать чипы большими партиями. Однако одной лишь идеи недостаточно для удовлетворения постоянно растущего спроса на вычислительную мощность. Микросхемы также необходимо производить – а это не происходит ни в Германии, ни даже в Европе. Это сравнимо с промышленной революцией 150 лет назад.
