Компьютеры продвинулись так далеко с точки зрения своей мощи и потенциала, конкурируя и даже затмевая человеческий мозг в своей способности хранить и обрабатывать данные, делать прогнозы и общаться. Но есть одна область, в которой человеческий мозг продолжает доминировать: энергоэффективность.
«Самые эффективные компьютеры по-прежнему примерно на четыре порядка, то есть в 10 000 раз, потребляют больше энергии по сравнению с человеческим мозгом для выполнения конкретных задач, таких как обработка и распознавание изображений, хотя они превосходят мозг в таких задачах, как математические вычисления»,
– сказал профессор электротехники и вычислительной техники Калифорнийского университета в Санта-Барбаре Каустав Банерджи, мировой эксперт в области наноэлектроники. «Повышение энергоэффективности компьютеров имеет решающее значение, поскольку мировое потребление энергии встроенной электроникой занимает 4-е место в глобальном рейтинге энергопотребления по стране и каждый год растет в геометрической прогрессии, чему способствуют такие приложения, как искусственный интеллект». Кроме того, по его словам, проблема энергоэффективных вычислений становится особенно актуальной в контексте глобального потепления, «подчеркивая острую необходимость разработки более энергоэффективных вычислительных технологий».
Нейроморфные (НМ) вычисления стали многообещающим способом преодоления разрыва в энергоэффективности. Имитируя структуру и работу человеческого мозга, где обработка данных происходит параллельно в множестве нейронов с низким энергопотреблением, возможно, можно будет приблизиться к эффективности использования энергии, подобной мозгу. В статье, опубликованной в журнале Nature Communications , Банерджи и его коллеги Арнаб Пал, Цзычунь Чай, Джункай Цзян и Вэй Цао в сотрудничестве с исследователями Вивеком Де и Майком Дэвисом из Intel Labs предлагают такую сверхэнергоэффективную платформу, использующую 2D-переход. Туннельные полевые транзисторы (TFET) на основе дихалькогенидов металлов (TMD). Их платформа, по словам исследователей, может увеличить потребность в энергии до двух порядков (около 100 раз) по сравнению с человеческим мозгом.
Нет комментариев