Исследователи из Университета Тохоку и Калифорнийского университета в Санта-Барбаре представили вероятностный прототип компьютера. Прототип, изготавливаемый по технологии ближайшего будущего, сочетает в себе комплементарный оксид металла. полупроводник (КМОП) схема с ограниченным количеством стохастических наномагнитов, создающая гетерогенный вероятностный компьютер.
Разработка компьютеров, способных эффективно выполнять вероятностные алгоритмы, часто используемые в искусственном интеллекте и машинном обучении, — это задача, которую ученые уже давно пытаются решить. Подход, изложенный в этой работе, представляет собой многообещающее и реальное решение этой проблемы, причем исследователи подтверждают, что его превосходная вычислительная производительность и энергоэффективность превосходят современную КМОП-технологию.
Подробности этого прорыва были опубликованы в журнале Природа связи в марте 27, 2024.
Недавние разработки искусственного интеллекта и машинного обучения оказали преобразующее влияние на общество. В такой технологии вероятностные алгоритмы используются для решения задач, которым присуща неопределенность или где точное решение невозможно с вычислительной точки зрения. Эти операции следуют конкретным инструкциям в схемах КМОП, но иногда существуют несоответствия между тем, как программное обеспечение (инструкции) и аппаратное обеспечение (схемы) работают вместе, что приводит к расхождениям в результатах.
По мере расширения роли искусственного интеллекта и машинного обучения существует острая потребность в новой вычислительной парадигме, которая устранит это несоответствие, достигая большей сложности и одновременно значительно снижая потребление энергии.
В этом исследовании аспирант Кейто Кобаяши и профессор Сюнсуке Фуками из Университета Тохоку вместе с доктором Керемом Камсари из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре и их коллегами разработали гетерогенную версию вероятностного компьютера ближайшего будущего, предназначенную для выполнения вероятностных вычислений. алгоритмы и легкое производство.
«Наш построенный прототип продемонстрировал, что отличная вычислительная производительность может быть достигнута за счет управления генераторами псевдослучайных чисел в детерминированной КМОП-схеме с физическими случайными числами, генерируемыми ограниченным количеством стохастических наномагнитов», — говорит Фуками. «В частности, ограниченное количество вероятностных битов (p-битов) со стохастическим магнитным туннельным переходом (s-MTJ) должно быть изготовлено с помощью технологии интеграции ближайшего будущего».
Исследователи также пояснили, что окончательная форма вероятностного компьютера спинтроники, в основном состоящая из s-MTJ, обеспечит сокращение площади на четыре порядка и снижение энергопотребления на три порядка по сравнению с текущие схемы КМОП при выполнении вероятностных алгоритмов.
В конечном счете, прототип Фуками и его коллег устраняет ограничения существующих детерминированных КМОП-схем для искусственного интеллекта и машинного обучения. «Мы ожидаем, что будущие исследования и разработки будут развиваться, что приведет к внедрению в обществе инновационного компьютерного оборудования, которое может похвастаться исключительной вычислительной производительностью и возможностями энергосбережения», — добавляет Фуками.