Çin’den ihtilal niteliğinde bir işlemci geldi: Çin, dünyanın ilk karbon nanotüp tabanlı tensör işlemci çipini geliştirdi.

Bilim ve teknoloji dünyasında bu sefer Çin’den çığır açacak bir haber geldi. Çin, dünyanın ilk karbon nanotüp tabanlı tensör işlemci çipini (TPU) geliştirdi. Pekin Üniversitesi Elektronik Fakültesi Karbon Temelli Elektronik Araştırma Merkezi’nden Peng Lianmao ve Zhang Zhiyong liderliğindeki ekip bu büyük başarıyı elde etti.
Pekin Üniversitesi’nde dünyanın ilk karbon nanotüp tensör işlemci çipi geliştirildi
Bu çip, tam 3000 karbon nanotüp alan tesirli transistör içeriyor. Yani, düşünün, küçük ama inanılmaz güçlü. Bu transistörler, yüksek verimlilikle konvolüsyon süreçleri ve matris çarpımı gerçekleştirebiliyor. Bu da yapay zeka ve görüntü sürece benzeri alanlarda ihtilal niteliğinde bir gelişme olabilir.
Yeni aygıt teknolojisi ve pulsasyon dizisi mimarisi kullanılarak, paralel 2 bit tam sayı çarpma ve toplama süreçleri yapılabiliyor. Deneyler, bu çipin 295μW düşük bir güç tüketimi ile %88 MNIST görüntü tanıma doğruluğu elde ettiğini gösterdi. Pekala nasıl geliştirildi?
Araştırma ekibi, karbon nanotüp üretim sürecini optimize ederek %99.9999 saflıkta yarı iletken materyaller ve ultra temiz yüzeyler elde etmeyi başardı. Bu sayede yüksek akım yoğunluğu ve homojenliğe sahip transistörler üretebildiler.
Simülasyon sonuçları, 180 nanometre süreç düğümünde üretilen 8 bit karbon nanotüp TPU’nun 850 MHz ana frekansa ve watt başına trilyon işlem (TOPS) düzeyine ulaşabileceğini gösteriyor. Bu bilgiler, performans açısından epey önemli.
Yapay zeka çağında yüksek performanslı ve enerji verimli çip taleplerini karşılayabilecek bu teknoloji, çip dünyasında nitekim ihtilal yaratabilir. Karbon nanotüp tabanlı bu çipler, bilhassa yapay zeka ve yüksek performans gerektiren uygulamalarda büyük bir fark yaratacak.
Bu çalışma, 22 Temmuz’da Nature Electronics mecmuasında de yayımlandı. Daha ayrıntılı bilgi için makaleyi buradan okuyabilirsiniz. Siz ne düşünüyorsunuz? Görüşlerinizi aşağıdaki yorumlar kısmında paylaşabilirsiniz.