El chip de IA especializado en 'nanotubos de carbono' construido por científicos chinos es el primero de su tipo y '1.700 veces más eficiente' que el de Google
Científicos en China han desarrollado una unidad de procesamiento tensorial (TPU) que utiliza transistores a base de carbono en lugar de silicio, y dicen que es extremadamente eficiente desde el punto de vista energético.
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Científicos en China han construido un nuevo tipo de unidad de procesamiento tensorial (TPU), un tipo especial de chip de computadora, utilizando nanotubos de carbono en lugar de un semiconductor de silicio tradicional. Dicen que el nuevo chip podría abrir la puerta a una inteligencia artificial (IA) más eficiente desde el punto de vista energético.
Los modelos de IA consumen una gran cantidad de datos y requieren enormes cantidades de potencia computacional para funcionar. Esto presenta un obstáculo importante para entrenar y ampliar los modelos de aprendizaje automático, particularmente a medida que crece la demanda de aplicaciones de IA. Es por eso que los científicos están trabajando en la creación de nuevos componentes, desde procesadores hasta memoria informática, que están diseñados para consumir órdenes de magnitud menos de energía mientras se ejecutan los cálculos necesarios.
Los científicos de Google crearon la TPU en 2015 para abordar este desafío. Estos chips especializados actúan como aceleradores de hardware dedicados para operaciones tensoriales: cálculos matemáticos complejos que se utilizan para entrenar y ejecutar modelos de IA. Al descargar estas tareas de la unidad central de procesamiento (CPU) y la unidad de procesamiento de gráficos (GPU), las TPU permiten entrenar modelos de IA de manera más rápida y eficiente.
Sin embargo, a diferencia de los TPU convencionales, este nuevo chip es el primero en utilizar nanotubos de carbono (diminutas estructuras cilíndricas hechas de átomos de carbono dispuestos en un patrón hexagonal) en lugar de materiales semiconductores tradicionales como el silicio. Esta estructura permite que los electrones (partículas cargadas) fluyan a través de ellos con una resistencia mínima, lo que convierte a los nanotubos de carbono en excelentes conductores de electricidad. Los científicos publicaron su investigación el 22 de julio en la revista Nature Electronics.
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Según los científicos, su TPU consume sólo 295 microvatios (μW) de potencia (donde 1 W equivale a 1.000.000 μW) y puede realizar 1 billón de operaciones por vatio, una unidad de eficiencia energética. En comparación, Edge TPU de Google puede realizar 4 billones de operaciones por segundo (TOPS) con 2 W de potencia. Esto hace que el TPU a base de carbono de China sea casi 1.700 veces más eficiente energéticamente.
"Desde ChatGPT hasta Sora, la inteligencia artificial está marcando el comienzo de una nueva revolución, pero la tecnología tradicional de semiconductores basada en silicio es cada vez más incapaz de satisfacer las necesidades de procesamiento de cantidades masivas de datos", Zhiyong Zhang, coautor dijo a TechXplore, autor del artículo y profesor de electrónica en la Universidad de Pekín de Beijing. "Hemos encontrado una solución ante este desafío global".
El nuevo TPU está compuesto por 3.000 transistores de nanotubos de carbono y está construido con una arquitectura de matriz sistólica: una red de procesadores dispuestos en un patrón similar a una cuadrícula.
Las matrices sistólicas pasan datos a través de cada procesador en una secuencia sincronizada, paso a paso, similar a los elementos que se mueven a lo largo de una cinta transportadora. Esto permite que la TPU realice múltiples cálculos simultáneamente coordinando el flujo de datos y asegurando que cada procesador trabaje en una pequeña parte de la tarea al mismo tiempo.
Este procesamiento paralelo permite realizar cálculos mucho más rápido, lo cual es crucial para los modelos de IA que procesan grandes cantidades de datos. También reduce la frecuencia con la que la memoria, específicamente un tipo llamado memoria estática de acceso aleatorio (SRAM), necesita leer y escribir datos, dijo Zhang. Al minimizar estas operaciones, la nueva TPU puede realizar cálculos más rápido y utilizando mucha menos energía.
Para probar su nuevo chip, los científicos construyeron una red neuronal de cinco capas (una colección de algoritmos de aprendizaje automático diseñados para imitar la estructura del cerebro humano) y la utilizaron para tareas de reconocimiento de imágenes.
La TPU logró una tasa de precisión del 88 % manteniendo un consumo de energía de solo 295 μW. En el futuro, una tecnología similar basada en nanotubos de carbono podría proporcionar una alternativa más eficiente energéticamente a los chips basados en silicio, dijeron los investigadores.
Los científicos planean seguir perfeccionando el chip para mejorar su rendimiento y hacerlo más escalable, dijeron, incluso explorando cómo el TPU podría integrarse en las CPU de silicio.