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Informática

Acelerador para inteligência artificial torna-se compatível com microeletrônica do silício

Redação do Site Inovação Tecnológica - 31/03/2023

Acelerador para inteligência artificial torna-se compatível com silício
Esquema da célula de memória e do arranjo de uma série delas em formato de matriz.
[Imagem: Grainger College of Engineering/UIUC]

Aceleradores de IA

As mudanças transformadoras trazidas pela inteligência artificial vêm acompanhadas por custos imensos - por exemplo, manter o algoritmo ChatGPT da OpenAI rodando custa pelo menos US$ 100.000 por dia.

Assim como uma vez aconteceu com os coprocessadores matemáticos, que aceleraram os cálculos dos primeiros computadores, e com os aceleradores de vídeo, a necessidade de processamento da IA está fazendo nascer os aceleradores capazes de executar os cálculos específicos para o aprendizado profundo.

Um desses aceleradores é conhecido como ECRAM, sigla em inglês para memória de acesso aleatório eletroquímica.

Uma ECRAM nada mais é que uma célula de memória, um dispositivo que armazena dados e os utiliza para cálculos no mesmo local físico. Essa arquitetura de computação fora do padrão elimina o custo de energia do transporte de dados entre a memória e o processador, permitindo que operações intensivas em dados sejam executadas com maior eficiência.

A dificuldade em torná-la realidade está na necessidade de sua integração com o hardware à base de silício de que são feitos os computadores - só que os materiais de que ambos são feitos não são compatíveis.

Este problema começou foi superado, graças ao trabalho de Jinsong Cui e Qing Cao, da Universidade de Illinois, nos EUA.

"Outros dispositivos ECRAM foram feitos com muitas propriedades difíceis de obter, necessárias para os aceleradores de aprendizado profundo, mas o nosso é o primeiro a alcançar todas essas propriedades e ser integrado ao silício sem problemas de compatibilidade," disse Cao. "Esta foi a última grande barreira para o uso generalizado da tecnologia."

Acelerador para inteligência artificial torna-se compatível com silício
A seleção dos materiais foi o elemento chave da inovação.
[Imagem: Jinsong Cui et al. - 10.1038/s41928-023-00939-7]

ECRAM compatível com silício

Uma ECRAM codifica informações organizando íons que se movem entre uma porta lógica e um canal. Pulsos elétricos aplicados a um terminal da porta injetam ou retiram íons do canal, e a alteração resultante na condutividade elétrica do canal armazena informações. Em seguida, o dado é lido medindo a corrente elétrica que flui através do canal.

Um eletrólito entre a porta e o canal evita o fluxo indesejado de íons, permitindo que a ECRAM retenha os dados, como uma memória não volátil, que não perde os dados quando a energia é desligada.

A inovação da equipe foi obtida mediante a seleção de materiais compatíveis com as técnicas de microfabricação à base de silício: Óxido de tungstênio para a porta e para o canal, óxido de zircônio para o eletrólito e núcleos de hidrogênio (prótons) como íons móveis. Isso permitiu que os circuitos fossem integrados e controlados pela microeletrônica padrão.

Para comparação, outros dispositivos ECRAM já demonstrados se inspiram em processos neurológicos (computação neuromórfica) ou mesmo na tecnologia de baterias recarregáveis, usando substâncias orgânicas ou íons de lítio, respectivamente, ambos incompatíveis com a microfabricação de silício.

Vantagens da memória eletroquímica

A célula de memória eletroquímica construída pela equipe tem outros recursos que a tornam ideal para compôr aceleradores de aprendizado profundo.

Como o mesmo material foi usado para os terminais da porta e do canal, a injeção e extração de íons são operações simétricas, simplificando o esquema de controle e aumentando significativamente a confiabilidade - o canal reteve íons de forma confiável por horas, o que é suficiente para treinar as redes neurais mais profundas.

E, como os íons eram prótons - o menor íon possível - os dispositivos chaveiam muito rapidamente e são muito mais eficientes do que a tecnologia de memória padrão. A confiabilidade também ganha, com os protótipos resistindo a mais de 100 milhões de ciclos de leitura e gravação. Finalmente, como os materiais são compatíveis com as técnicas da microeletrônica, as ECRAMs podem ser miniaturizadas às escalas micro e nano, permitindo alta densidade e poder de computação.

Os pesquisadores estão patenteando o novo dispositivo e trabalhando com parceiros da indústria de semicondutores para levar essa nova tecnologia ao mercado.

Bibliografia:

Artigo: CMOS-compatible electrochemical synaptic transistor arrays for deep learning accelerators
Autores: Jinsong Cui, Fufei An, Jiangchao Qian, Yuxuan Wu, Luke L. Sloan, Saran Pidaparthy, Jian-Min Zuo, Qing Cao
Revista: Nature Electronics
DOI: 10.1038/s41928-023-00939-7
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