Cientistas na China construíram um novo tipo de unidade de processamento tensorial (TPU) – um tipo especial de chip de computador – usando nanotubos de carbono em vez de um semicondutor de silício tradicional. Eles dizem que o novo chip pode abrir as portas para uma inteligência artificial (IA) mais eficiente em termos de energia.
Os modelos de IA são extremamente intensivos em dados e exigem grandes quantidades de poder computacional para serem executados. Isso representa um obstáculo significativo para o treinamento e o aumento de escala de modelos de machine learning, principalmente à medida que a demanda por aplicativos de IA cresce. É por isso que os cientistas estão trabalhando na criação de novos componentes – de processadores a memória de computação – projetados para consumir ordens de magnitude a menos de energia enquanto executam os cálculos necessários.
Os cientistas do Google criaram a TPU em 2015 para enfrentar esse desafio. Esses chips especializados atuam como aceleradores de hardware dedicados para operações tensoras – cálculos matemáticos complexos usados “”para treinar e executar modelos de IA. Ao descarregar essas tarefas da unidade central de processamento (CPU) e da unidade de processamento gráfico (GPU), as TPUs permitem que os modelos de IA sejam treinados de forma mais rápida e eficiente.
Diferentemente dos TPUs convencionais, no entanto, este novo chip é o primeiro a usar nanotubos de carbono – estruturas minúsculas e cilíndricas feitas de átomos de carbono dispostos em um padrão hexagonal – no lugar de materiais semicondutores tradicionais como o silício. Esta estrutura permite que elétrons (partículas carregadas) fluam através deles com resistência mínima, tornando os nanotubos de carbono excelentes condutores de eletricidade. Os cientistas publicaram sua pesquisa em 22 de julho no periódico Nature Electronics.
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De acordo com os cientistas, seu TPU consome apenas 295 microwatts (“W) de energia (onde 1 W é 1.000.000 “W) e pode fornecer 1 trilhão de operações por watt – uma unidade de eficiência energética.
“Do ChatGPT ao Sora, a inteligência artificial está inaugurando uma nova revolução, mas a tecnologia tradicional de semicondutores baseada em silício está cada vez mais incapaz de atender às necessidades de processamento de grandes quantidades de dados”, disse Zhiyong Zhang, coautor do artigo e professor de eletrônica na Universidade de Pequim, em Pequim, à TechXplore. “Encontramos uma solução diante desse desafio global.”
O novo TPU é composto por 3.000 transistores de nanotubos de carbono e é construído com uma arquitetura de matriz sistólica – uma rede de processadores organizados em um padrão semelhante a uma grade.
Matrizes sistólicas passam dados por cada processador em uma sequência sincronizada, passo a passo, semelhante a itens se movendo ao longo de uma correia transportadora. Isso permite que a TPU execute vários cálculos simultaneamente, coordenando o fluxo de dados e garantindo que cada processador trabalhe em uma pequena parte da tarefa ao mesmo tempo.
Esse processamento paralelo permite que os cálculos sejam realizados muito mais rapidamente, o que é crucial para modelos de IA que processam grandes quantidades de dados. Ele também reduz a frequência com que a memória – especificamente um tipo chamado memória estática de acesso aleatório (SRAM) – precisa ler e gravar dados, disse Zhang. Ao minimizar essas operações, a nova TPU pode executar cálculos mais rapidamente, usando muito menos energia.
Para testar seu novo chip, os cientistas construíram uma rede neural de cinco camadas – uma coleção de algoritmos de machine learning projetados para imitar a estrutura do cérebro humano – e a usaram para tarefas de reconhecimento de imagem.
A TPU atingiu uma taxa de precisão de 88%, mantendo o consumo de energia de apenas 295 “W. No futuro, uma tecnologia similar baseada em nanotubos de carbono pode fornecer uma alternativa mais eficiente em termos de energia aos chips baseados em silício, disseram os pesquisadores.
Os cientistas planejam continuar refinando o chip para melhorar seu desempenho e torná-lo mais escalável, disseram eles, inclusive explorando como o TPU pode ser integrado em CPUs de silício.
Publicado em 07/09/2024 23h27
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