Дослідники Пекінського університету представили унікальний аналоговий чіп, який, за їх словами, може працювати в 1000 разів швидше, ніж найпотужніші графічні процесори Nvidia та AMD. Цей прорив може суттєво вплинути на розвиток штучного інтелекту та комунікаційних технологій шостого покоління (6G).
Дослідження, опубліковане в журналі Nature Electronics, описує пристрій на основі резистивної пам'яті (RRAM). Його головна особливість полягає в тому, що обчислення і зберігання даних відбуваються в одній системі, без необхідності постійного обміну інформацією між процесором і пам'яттю, як це відбувається у звичайних цифрових мікросхемах. Це дозволяє істотно знизити енергоспоживання і втрати швидкості.
На відміну від традиційних цифрових процесорів, які працюють з двійковими сигналами (нулі та одиниці), аналоговий чіп використовує безперервні електричні сигнали, що дозволяє виконувати обчислення безпосередньо в самому чіпі.
У тестах вирішення складних завдань у сфері бездротового зв'язку – зокрема, інверсії матриці в системах MIMO – чіп показав точність, порівнянну з цифровими рішеннями, але при цьому споживав в 100 разів менше енергії. Після оптимізації його продуктивність у тисячу разів перевершила можливості Nvidia H100 і AMD Vega 20, які використовуються для навчання нейронних мереж.
Незважаючи на те, що аналогові обчислення відомі вже більше століття – з часів Антикітерського механізму – їх розвитку довгий час гальмувала низька точність. Цю проблему китайські вчені змогли вирішити, поєднавши дві обчислювальні схеми: одна відповідає за швидкі наближені обчислення, інша — за уточнення результатів до необхідної точності. Таким чином вдалося поєднати енергоефективність аналогових систем із надійністю цифрових систем.
Ще одна важлива деталь – створюваний чіп виготовляється за промисловими технологіями, тобто його можна виробляти масово вже зараз.
На думку дослідників, подальше вдосконалення архітектури дозволить масштабувати рішення для роботи з більш складними завданнями – від обробки сигналів у мережах 6G до штучного інтелекту нового покоління.
Джерело
