Архитектура чипа EPFL комбинирует вычисления и память

Очередную попытку совместить в одном чипе и логические вычисления и память — так называемая архитектура logic-in-memory — предприняли швейцарские инженеры в Федеральной политехнической школе Лозанны (EPFL).

В схеме, изготовленной ими в Лаборатории наноэлектроники и наноструктур (LANES), для реализации logic-in-memory впервые использован 2D-материал. Результатом стало компактное, быстродействующее устройство, энергоэффективность которого более не испытывает ограничений, накладываемых фон-неймановской архитектурой.

Данное исследование, об итогах которого рассказывается во вчерашнем выпуске журнала Nature, открывает новые перспективы для компьютерных систем и, в первую очередь, для приложений искусственного интеллекта.

Экспериментальный чип EPFL основан на двумерном дисульфиде молибдена (MoS₂) — материале толщиной всего в три атома, обладающем отличными полупроводниковыми свойствами. Изготовленные из него полевые транзисторы с плавающим затвором (FGFET) способны долго хранить электрические заряды. Благодаря этому их свойству FGFET широко применяются в флэш-накопителях для камер, смартфонов и компьютеров.

Скомбинировав уникальные качества FGFET и 2D MoS₂ инженеры LANES смогли разработать схемы, которые одновременно действуют как ячейки памяти и программируемые транзисторы.

«Этой способностью выполнять две функции схема похожа на человеческий мозг, где нейроны участвуют как в хранении воспоминаний, так и в проведении мысленных вычислений, — говорит глава LANES, Андрас Кис (Andras Kis). — Наша конструкция схемы имеет несколько преимуществ. Она может уменьшить потери энергии, связанные с пересылкой данных между модулями памяти и процессорами, сократить время, необходимое для вычислительных операций, и уменьшить занимаемый объём».

Исследовательский коллектив LANES также имеет в своём активе более, чем 10-летний опыт производства схем из 2D-материалов. Он позволяет изготавливать такие чипы партиями из 80 и более экземпляров с хорошо контролируемыми рабочими характеристиками.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI