MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Полку «ленивых» процессоров прибыло. Международная группа учёных создала первый в мире чип на принципах термодинамических вычислений используя такую квантовую характеристику элементарных частиц, как спин. Термодинамические или, в более широком смысле, вероятностные вычисления уже изучаются для задач ИИ, что обещает серьёзно снизить энергопотребление. Используя для этого спиновые свойства частиц можно пойти в этом ещё дальше.
Источник изображений: Tohoku University
О разработке сообщила группа учёных из Университета Тохоку (Tohoku University) и Национального института стандартов и технологий США (NIST). Забегая вперёд, добавим, что производством чипа занималась редко упоминаемая в новостях компания SkyWater — спин-офф известного разработчика чипов Cypress Semiconductor. SkyWater тесно сотрудничает с американским ВПК, и весьма примечательно, что она засветилась в этой работе. Пентагон активно интересуется малопотребляющими альтернативами для реализации физических воплощений ИИ, делая ставку на роботизацию боевых операций.
Созданный группой Тохоку—NIST чип опирается на так называемый вероятностный бит (p-bit, probabilistic bit) — он же пит (pIT). Питы почти как кубиты — они тоже представлены вероятностными состояниями, однако не одновременно во всех возможных состояниях от 0 до 1, а в зависимости от входных сигналов в каждый момент времени. Причём побуждение к действию пита, или вероятность того или иного его состояния, может определяться случайной величиной, например тепловым шумом. Поэтому в общем случае речь идёт о термодинамических вычислениях. Кстати, для лучшего погружения в тему крайне рекомендуем прочесть свежую статью на нашем сайте, как раз посвящённую этому вопросу: «Термодинамические вычислители — это нормально».
В качестве термодинамической составляющей спинтронного чипа выступает крошечный магнит, который может менять свою намагниченность под воздействием теплового шума. Тем самым p-bit постоянно случайным образом «скачет» между состояниями 0 и 1, используя случайную намагниченность самого устройства в каждый момент времени. Собственно, в этом проявляется его спинтронная сущность, поскольку флуктуации намагниченности происходят на уровне ориентации спинов атомов.
В этом процессе заключается вся суть вероятностных вычислений, эффективных для задач, которые требуют не последовательного перебора, а быстрого исследования огромного пространства возможных состояний. Обычные компьютеры хорошо исполняют строго предписанные инструкции, но хуже подходят для задач, где приходится работать с заранее неопределёнными значениями. Питы в такой архитектуре являются физическим источником управляемой случайности: элемент сам «прыгает» между 0 и 1, а внешним напряжением можно смещать вероятность того, какое состояние будет встречаться чаще. Это примерно похоже на управление весовыми коэффициентами, хотя на практике всё происходит сложнее. Поэтому подобные элементы и архитектуры всё чаще рассматривают как основу для аппаратных ускорителей ИИ и вероятностных моделей.
В этой конкретной работе был реализован суперпарамагнитный туннельный переход — наноразмерный магнитный элемент, который не способен удерживать одно состояние намагниченности, а естественным образом флуктуирует из-за тепловых и магнитных колебаний. Базовые транзисторы и соединения между элементами были изготовлены с использованием 130-нм КМОП-процесса компании SkyWater Technology. В стенах Университета Тохоку к ним сверху были добавлены спинтронные наноустройства и электроды. По большому счёту, это была попытка совместить спинтронный элемент с обычной кремниевой логикой, что в целом удалось, как показала последующая проверка схемы.
Исследователи подтвердили два ключевых признака работы питов: вероятностные флуктуации выходного напряжения во времени и возможность управлять средним выходным значением питов, используя входное напряжение. Иными словами, устройство не просто шумит, а выдаёт управляемую вероятность — основу для будущих сетей из питов. На следующем этапе группа намерена перейти от производства одиночных спинтронных питов к созданию схем на их основе.
Источник:
