מחקר חדש מציין כי סוג חדש של שבב מחשב תלת ממדי המשלב שני ננו-טכנולוגיות מתקדמות עשוי להעלות באופן דרמטי את המהירות והיעילות האנרגטית של המעבדים.
השבבים של ימינו מפרידים זיכרון (המאחסן נתונים) ומעגלי לוגיקה (המעבדים נתונים), והנתונים מועברים קדימה ואחורה בין שני המרכיבים הללו לביצוע פעולות. אך בגלל המספר המצומצם של חיבורים בין מעגלי זיכרון למעגלי לוגיקה, זה הופך לצוואר בקבוק משמעותי, במיוחד מכיוון שמחשבים צפויים להתמודד עם כמויות גדולות והולכות של נתונים.
בעבר, מגבלה זו נסתרה על ידי השפעות החוק של מור, האומרת שמספר הטרנזיסטורים שיכולים להתאים לשבב מוכפל מדי שנתיים, עם עלייה בביצועים. אולם כאשר יצרני השבבים חצו גבולות פיזיים בסיסיים לגבי הטרנזיסטורים הקטנים שיכולים להגיע, האטה זו.
השבב האבטיפוס החדש, שתוכנן על ידי מהנדסים מאוניברסיטת סטנפורד והמכון הטכנולוגי של מסצ'וסטס, מתמודד עם שתי הבעיות בו זמנית על ידי הנחת מעגלי זיכרון ומעגלי לוגיקה זה על זה, ולא זה לצד זה.
החוקרים מדגישים כי לא זו בלבד שהיא מנצלת יעילה את החלל, אלא שהיא גם מגדילה באופן דרמטי את שטח הפנים עבור חיבורים בין הרכיבים. במעגל לוגי קונבנציונאלי יהיה מספר מוגבל של סיכות בכל קצה דרכו להעביר נתונים; לעומת זאת החוקרים לא הוגבלו לשימוש בקצוות והיו מסוגלים לארוז בצפיפות חוטים אנכיים העוברים משכבת ההיגיון לשכבת הזיכרון.
מנהיג המחקר סאבשיש מיטרה, פרופסור להנדסת חשמל ומדעי מחשב בסטנפורד, אמר לליבי סיינס: "בזיכרון ובמחשוב נפרדים, שבב הוא כמעט כמו שתי ערים מאוד מאוכלסות, אבל יש מעט מאוד גשרים ביניהם. "עכשיו, לא סתם קירבנו את שתי הערים הללו - בנינו גשרים רבים נוספים כך שהתנועה יכולה לעבור ביעילות רבה יותר ביניהם."
נוסף על כך, החוקרים השתמשו במעגלי לוגיקה שנבנו מטרנזיסטורים של צינורות פחמן, יחד עם טכנולוגיה מתעוררת הנקראת זיכרון גישה נגדית אקראית (RRAM), שניהם חסכוניים הרבה יותר באנרגיה מטכנולוגיות סיליקון. זה חשוב מכיוון שהאנרגיה העצומה הדרושה להפעלת מרכזי נתונים מהווה אתגר מרכזי נוסף שעומד בפני חברות הטכנולוגיה.
"כדי להשיג את השיפור הבא פי אלף בביצועי המחשוב מבחינת יעילות אנרגטית, שגורמת לדברים לרוץ באנרגיה נמוכה מאוד ובו בזמן לגרום לדברים לרוץ ממש מהר, זו האדריכלות שאתה צריך", אמרה מיטרה.
למרות שלשני הננו-טכנולוגיות החדשות הללו יש יתרונות מובנים על פני טכנולוגיה קונבנציונאלית מבוססת סיליקון, הם גם מהווים חלק בלתי נפרד מארכיטקטורת התלת-ממד של השבב החדש, אמרו החוקרים.
הסיבה שהשבבים של ימינו הם דו מימדיים היא מכיוון שבידור טרנזיסטורי סיליקון על גבי שבב דורש טמפרטורות של יותר מ -1,800 מעלות פרנהייט (1,000 מעלות צלזיוס), מה שמאפשר להניח שכבת מעגלי סיליקון זה על זה מבלי לפגוע בשכבה התחתונה, כך אמרו החוקרים. .
אך שני טרנזיסטורי הננו-צינור פחמן וגם RRAM מיוצרים בקירור מעל 200 מעלות צלזיוס (200 מעלות צלזיוס), כך שניתן בקלות לשכבות אותם על גבי סיליקון מבלי לפגוע במעגל הבסיסי. זה גם הופך את גישתם של החוקרים לתואמת את הטכנולוגיה העכשווית לייצור שבבים, אמרו.
הערמת שכבות רבות זו על זו עלולה להוביל לחימום יתר, אמרה מיטרה, מכיוון ששכבות עליונות יהיו רחוקות מכיור החום בבסיס השבב. אבל, הוא הוסיף, בעיה זו צריכה להיות פשוטה יחסית להנדסה סביב, והיעילות האנרגטית המוגברת של הטכנולוגיה החדשה פירושה מלכתחילה פחות חום.
כדי להדגים את היתרונות בתכנון שלו, הצוות בנה גלאי גז אב-טיפוס על ידי הוספת שכבה נוספת של חיישנים מבוססי פחמן בננו-צינור על גבי השבב. האינטגרציה האנכית פירושה שכל אחד מהחיישנים הללו היה מחובר ישירות לתא RRAM, מה שהגדיל באופן דרמטי את הקצב בו ניתן היה לעבד נתונים.
נתונים אלה הועברו לאחר מכן לשכבת ההיגיון, אשר הטמיעה אלגוריתם למידת מכונה שאפשר להבחין בין אדי מיץ הלימון, הוודקה והבירה.
עם זאת, זו הייתה רק הפגנה, אמרה מיטרה, והשבב מאוד תכליתי ומתאים במיוחד לסוג הגישות העצביות הכבדות של נתונים העומדות בבסיס טכנולוגיית הבינה המלאכותית הנוכחית.
ג'אן ראייבי, פרופסור להנדסת חשמל ומדעי מחשב באוניברסיטת קליפורניה בברקלי, שלא היה מעורב במחקר, אמר שהוא מסכים.
"מבנים אלה עשויים להתאים במיוחד לפרדיגמות חישוביות מבוססות למידה כמו מערכות בהשראת מוח ורשתות עצביות עמוקות. הגישה שמציגים הכותבים היא בהחלט צעד ראשון נהדר בכיוון זה," אמר ל- MIT News.
