次世代AIチップの性能が2倍に？新しいテクノロジーはエネルギーを節約するために人間の脳を模倣する可能性があります…

報道によると、ミュンヘン工科大学 (TUM) のハッサム・アムルーシュ教授が率いる研究チームは、人工知能に使用でき、同様のインメモリ コンピューティング手法に比べて 2 倍強力なアーキテクチャを開発しました。

最近、最新の研究結果が雑誌「Nature」に掲載されました。革新的な新チップ技術によりデータストレージと処理機能が統合され、効率とパフォーマンスが大幅に向上したという。このチップは人間の脳からインスピレーションを得たもので、3～5年以内に商品化される予定だが、業界の安全基準を満たすためには学際的な協力が必要となる。

Amrouch チームは、強誘電体電界効果トランジスタ (FeFET) と呼ばれる特殊な回路を使用した新しいコンピューティング モデルを適用したと報告されています。数年以内に、これは生成人工知能、深層学習アルゴリズム、ロボット工学アプリケーションに適用できることが判明する可能性があります。

彼らの基本的なアイデアはシンプルです。以前はチップはトランジスタの計算にのみ使用されていましたが、現在ではデータの保存にも使用されています。これにより、時間と労力の両方が節約されます。 Amrouch 氏は、「その結果、チップのパフォーマンスも向上しました

」と述べています。

人間のニーズが向上し続けるにつれて、将来のチップは以前のチップよりも高速かつ効率的でなければなりません。したがって、急速に加熱することができません。これは、ドローンの飛行中にリアルタイム コンピューティングなどのアプリケーションをサポートする場合に不可欠です。

研究者らは、このようなタスクはコンピューターにとって非常に複雑でエネルギーを消費すると述べています

チップに対するこれらの重要な要件は、数学的パラメーター TOPS/W (「1 秒あたりのワットあたりのテラヘルツ動作数」) によって要約できます。これは、将来のチップの重要な技術指標と見なすことができます。1 ワット (W) の電力が供給されたとき、プロセッサーは 1 秒 (S) あたり何テラフロップスの演算 (TOP) を実行できるか

この新しい人工知能チップは、885 TOPS/W を提供できます。これにより、SamsungのMRAMチップを含む同様のAIチップと比べて2倍の性能を発揮します。現在一般的に使用されているCMOS（相補型金属酸化膜半導体）チップの動作速度は10～20TOPS/Wです。

具体的には、研究者たちは現代のチップアーキテクチャの原理を人間から借用しました。 「脳では、ニューロンが信号を処理し、シナプスがこの情報を記憶します」とアムルーシュ氏は述べ、人間がどのようにして複雑な関係を学習し、思い出すことができるかを説明しました。

これを実現するために、チップは「強誘電体」(FeFET) トランジスタを使用します。この電子スイッチには、電圧が印加されると極性が反転するという独自の追加特性があり、停電の場合でも情報を保存できます。さらに、データの保存と処理を同時に行うことができます

Amrouch 氏は次のように考えています。「ディープ ラーニング、生成人工知能、ロボティクスなど、データが生成される場所で処理する必要があるアプリケーション向けに効率的なチップセットを構築できるようになりました

」

しかし、ミュンヘン工科大学ミュンヘン統合ロボティクス・機械知能研究所（MIRMI）の教授たちは、この目標を達成するには数年かかると考えています。彼は、実用的なアプリケーションに適した最初のメモリチップは、早くても 3 ～ 5 年後には入手可能になるだろうと考えています

内容を書き直しました: Financial AP通信より引用

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