Des chercheurs de l'Université de Pékin mettent au point la première unité de traitement tensoriel au monde basée sur des nanotubes de carbone

Des chercheurs de l'université de Pékin ont réalisé un exploit impressionnant : ils ont mis au point la toute première unité de traitement tensoriel (TPU) utilisant des transistors à nanotubes de carbone. Il s'agit d'une avancée considérable dans la quête de matériel d'IA économe en énergie.

Leur unité de traitement tensoriel, décrite en détail à l'adresse dans un article dans Nature Electronics, est construite sur une architecture de réseau systolique qui permet des opérations parallèles de multiplication et d'accumulation d'entiers de 2 bits. Avec environ 3 000 transistors à effet de champ en nanotubes de carbone, la puce peut traiter des tâches de convolution et de multiplication matricielle sans consommer trop d'énergie.

Nous avons développé avec succès la première puce de processeur tensoriel (TPU) au monde basée sur des nanotubes de carbone. Nous avons été inspirés par le développement rapide des applications d'intelligence artificielle ainsi que par la TPU de Google.

L'équipe a affiné son processus de fabrication pour que les semi-conducteurs soient purs à 99,9999 % avec des surfaces super-propres, ce qui permet d'obtenir des transistors avec des densités de courant élevées et des performances fiables. Ils ont effectué des simulations au niveau du système et ont constaté qu'une TPU de 8 bits fabriquée avec ces transistors à nanotubes pouvait fonctionner à 850 MHz et offrir un rendement énergétique de 1 téra-opération par seconde par watt, tout en consommant moins d'énergie.

Lorsqu'ils ont assemblé un réseau neuronal convolutionnel à cinq couches à l'aide de cette TPU, il a pu atteindre une précision de 88 % dans la reconnaissance des images MNIST tout en ne nécessitant que 295μW d'énergie. C'est bien mieux que ce que nous avons vu avec le matériel d'accélération convolutionnel actuel.

Bien sûr, l'utilisation pratique de cette TPU actuelle de classe 180 nm pourrait être un peu limitée, mais les chercheurs pensent que leur travail est un grand pas en avant vers la création de la prochaine génération de matériel d'IA économe en énergie qui repose sur la technologie des nanotubes de carbone.