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Pesquisadores da Universidade de Pequim desenvolvem a primeira unidade de processamento de tensores baseada em nanotubos de carbono do mundo

A Universidade de Pequim é pioneira na unidade de processamento de tensor de nanotubos de carbono para IA com eficiência energética (Fonte da imagem: Stan Hutter, Unsplash)
A Universidade de Pequim é pioneira na unidade de processamento de tensor de nanotubos de carbono para IA com eficiência energética (Fonte da imagem: Stan Hutter, Unsplash)
Pesquisadores da Universidade de Pequim desenvolveram a primeira unidade de processamento de tensor (TPU) do mundo usando transistores de nanotubo de carbono, uma conquista notável na busca por hardware de IA com economia de energia. Essa TPU inovadora apresenta alta eficiência e baixo consumo de energia, demonstrando o potencial da tecnologia de nanotubos de carbono para revolucionar o futuro da computação de IA.

Pesquisadores da Universidade de Pequim realizaram uma façanha impressionante - eles desenvolveram a primeira unidade de processamento de tensor (TPU) usando transistores de nanotubos de carbono. Isso é muito importante na busca por hardware de IA que economize energia.

Sua TPU, detalhada em um artigo publicado na na Nature Electronics, foi desenvolvida com base em uma arquitetura de matriz sistólica que permite operações paralelas de multiplicação-acumulação de números inteiros de 2 bits. Com cerca de 3.000 transistores de efeito de campo de nanotubos de carbono fazendo o trabalho pesado, o chip pode lidar com tarefas de convolução e multiplicação de matrizes sem consumir muita energia.

Desenvolvemos com sucesso o primeiro chip processador de tensor (TPU) do mundo com base em nanotubos de carbono e nos inspiramos no rápido desenvolvimento de aplicativos de IA, bem como no TPU do Google.

A equipe ajustou seu processo de fabricação de modo que os semicondutores tivessem 99,9999% de pureza com superfícies superlimpas, o que resultou em transistores com altas densidades de corrente e desempenho confiável. Eles fizeram algumas simulações em nível de sistema e descobriram que uma TPU de 8 bits feita com esses transistores de nanotubos poderia funcionar a 850 MHz e oferecer uma eficiência energética de 1 tera de operação por segundo por watt - tudo isso usando menos energia.

Quando eles montaram uma rede neural convolucional de cinco camadas usando essa TPU, ela conseguiu atingir uma precisão de até 88% no reconhecimento de imagens MNIST, precisando apenas de 295μW de energia. Isso é muito melhor do que o que vimos no hardware de aceleração convolucional atual.

É claro que o uso prático dessa TPU atual de 180 nm pode ser um pouco limitado, mas os pesquisadores acreditam que seu trabalho é um grande avanço para a criação de um hardware de IA de última geração e eficiente em termos de energia que se baseia na tecnologia de nanotubos de carbono.

Fonte(s)

TechXplore (em inglês)

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Nathan Ali, 2024-08-26 (Update: 2024-08-26)