Công nghệ chip mới cải tiến tích hợp chức năng lưu trữ và xử lý dữ liệu, cải thiện đáng kể hiệu suất và hiệu suất. Các con chip, lấy cảm hứng từ bộ não con người, dự kiến sẽ có mặt trên thị trường trong vòng 3 đến 5 năm tới và sẽ cần sự hợp tác liên ngành để đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn của ngành.
Hussam Amrouch đã phát triển kiến trúc cho trí tuệ nhân tạo mạnh gấp đôi so với các phương pháp tính toán trong bộ nhớ tương đương. Theo tạp chí Nature, giáo sư tại Đại học Kỹ thuật Munich (TUM) đã áp dụng mô hình điện toán mới sử dụng các mạch đặc biệt gọi là bóng bán dẫn hiệu ứng trường sắt điện (FeFET). Trong vòng một vài năm, điều này có thể được chứng minh là có thể áp dụng được cho trí tuệ nhân tạo tổng hợp, các thuật toán học sâu và các ứng dụng robot.
Ý tưởng cơ bản rất đơn giản: Trong khi các chip trước đây chỉ thực hiện các phép tính trên bóng bán dẫn thì giờ đây chúng cũng là nơi lưu trữ dữ liệu. Điều này tiết kiệm cả thời gian và công sức. Hussam Amrouch, giáo sư thiết kế bộ xử lý trí tuệ nhân tạo tại Đại học Kỹ thuật Munich (TUM) cho biết: “Kết quả là hiệu năng của chip cũng được cải thiện”.
Các chip trong tương lai phải nhanh hơn và hiệu quả hơn các chip trước đó. Vì vậy, chúng không thể nóng lên quá nhanh. Điều này rất quan trọng nếu bạn muốn hỗ trợ các ứng dụng như tính toán thời gian thực trong các tình huống như chuyến bay không người lái. Đối với máy tính, nhiệm vụ như vậy cực kỳ phức tạp và tiêu tốn nhiều năng lượng.
Những yêu cầu chính này đối với chip có thể được tóm tắt bằng tham số toán học TOPS/W: "hoạt động terahertz mỗi giây trên mỗi watt". Đây có thể được coi là một chỉ số kỹ thuật quan trọng của các chip trong tương lai: bộ xử lý có thể thực hiện bao nhiêu teraflop hoạt động (TOP) mỗi giây (S) khi được cung cấp nguồn điện một watt (W).
Chip trí tuệ nhân tạo mới do Bosch và Fraunhofer IMPS phát triển được GlobalFoundries của Mỹ hỗ trợ trong quá trình sản xuất và có thể cung cấp 885TOPS/W. Điều đó khiến nó mạnh gấp đôi so với các chip AI tương tự, bao gồm cả chip MRAM của Samsung. Tốc độ chạy của chip CMOS thông dụng hiện nay là từ 10-20TOPS/W. Kết quả của một nghiên cứu gần đây được công bố trên tạp chí Nature đã chứng minh điều này.
Kiến trúc chip lấy cảm hứng từ bộ não con người
Các nhà nghiên cứu đã mượn các nguyên tắc kiến trúc chip hiện đại từ con người. Amruchi cho biết: “Trong não, các tế bào thần kinh xử lý tín hiệu và các khớp thần kinh ghi nhớ thông tin này”, mô tả cách con người có thể học và nhớ lại các mối quan hệ phức tạp. "
Để làm được điều này, con chip sử dụng các bóng bán dẫn "sắt điện" (FeFET). Công tắc điện tử này có một thuộc tính bổ sung đặc biệt (đảo ngược cực khi có điện áp) cho phép nó lưu trữ thông tin ngay cả khi nguồn điện bị cắt. Ngoài ra, chúng cho phép lưu trữ và xử lý dữ liệu đồng thời trong bóng bán dẫn.
Amruqi tin rằng: "Giờ đây, chúng tôi có thể xây dựng các chipset hiệu quả cho các ứng dụng như học sâu, trí tuệ nhân tạo tổng hợp hoặc robot, chẳng hạn như trong đó dữ liệu phải được xử lý tại nơi dữ liệu được tạo ra." chip
Các nhà nghiên cứu đặt mục tiêu sử dụng chip để chạy các thuật toán học sâu, xác định các vật thể trong không gian hoặc xử lý dữ liệu do máy bay không người lái tạo ra trong suốt chuyến bay mà không bị trễ thời gian. Tuy nhiên, các giáo sư từ Viện Robot tích hợp và Trí tuệ máy móc (MIRMI) tại Đại học Kỹ thuật Munich tin rằng phải mất vài năm để đạt được mục tiêu này. sớm nhất là 5 năm
.Một lý do là các yêu cầu an toàn của ngành công nghiệp. Ví dụ, cho đến khi ngành công nghiệp ô tô áp dụng công nghệ này, chỉ chức năng đáng tin cậy sẽ không đủ. Nó cũng phải đáp ứng các tiêu chuẩn cụ thể của ngành. Chuyên gia phần cứng Amruchi cho biết: “Điều này một lần nữa nhấn mạnh tầm quan trọng của sự hợp tác liên ngành với các nhà nghiên cứu từ các ngành khác nhau như khoa học máy tính, tin học và kỹ thuật điện”. Anh ấy coi đây là một lợi thế lớn của MIRMI.