В 2040 году половина мировой энергии будет уходить на вычисления.
Ученые предсказывают , что к 2040 году почти 50 процентов мирового электричества будет расходоваться на вычислительные задачи. Прогноз был сделан до стремительного роста генеративного ИИ. За последнее десятилетие вычислительные ресурсы, используемые для обучения крупнейших ИИ-моделей, удваивались примерно каждые 6 месяцев. При таком темпе, к 2030 году обучение одной ИИ-модели потребует в сто раз больше ресурсов, чем все вместе взятые текущие суперкомпьютеры .
Для управления такими энергозатратами необходимо коренное изменение подхода к вычислениям. Одним из решений могут стать сверхпроводники.
Сверхпроводники практически не расходуют энергию при прохождении тока. Правда, они работают только при криогенных температурах, что требует охлаждения. Однако они предлагают практически нулевое сопротивление, минимальное потребление энергии и высокую плотность вычислений благодаря 3D-упаковке чипов.
Исследования показывают, что начиная с производительности в 10^16 операций в секунду (десятки петафлопс), сверхпроводниковые компьютеры становятся более энергоэффективными. Это соответствует текущему уровню высокопроизводительных компьютеров, что делает актуальным создание сверхпроводниковых суперкомпьютеров.
Компания Imec последние два года разрабатывает сверхпроводниковые процессоры, которые можно производить с использованием стандартных инструментов CMOS. Такой процессор будет в сто раз более энергоэффективен, чем самые эффективные современные чипы, и позволит разместить вычислительные мощности целого дата-центра в системе размером с обувную коробку.
Сверхпроводимость, открытая в 1911 году, позволяет передавать электричество без сопротивления при низких температурах. Идея использовать сверхпроводимость для вычислений существует с 1950-х годов , но технологии не могли конкурировать с развитием CMOS под законом Мура. Исследования продолжались десятилетиями, и в 2020 году группа из Йокогамского национального университета продемонстрировала сверхпроводящий процессор. Однако технология оставалась в лабораториях.
В Imec решили изменить подход: вместо создания системы с нуля, начали с необходимой функциональности, сотрудничая с инженерами CMOS и командами по разработке полного стека для обеспечения производительности. Команда разработала не только процесс изготовления, но и архитектуры программного обеспечения, логические элементы и библиотеки памяти.
Основы энергоэффективных вычислений были заложены еще в 1991 году. В обычных процессорах большая часть энергии расходуется на перемещение информации между логическими блоками и памятью. Сверхпроводниковые межсоединения не рассеивают энергию, что позволяет минимизировать потери даже при высоких частотах.
Для превращения лабораторных разработок в готовый к производству чип, пришлось заняться инновациями на всех уровнях: материалов, схем и архитектуры. Команда отказалась от любимого лабораториями ниобия, так как он плохо масштабируется и несовместим со стандартной CMOS обработкой. Вместо этого использовали нитрид ниобия-титана, устойчивый к температурам и совместимый с CMOS.
Для создания сверхпроводниковых соединений применили альфа-кремний, позволивший добиться высокой плотности без потери функциональности. Вместо громоздких трансформаторов разработали резонансную схему для подачи питания на все элементы чипа.
Логика и структура памяти также были переосмыслены. Разработали архитектуру логики, называемую логикой сохранения импульсов, в которой количество входных и выходных сигналов сохраняется. Логические операции выполняются с помощью комбинаций колец Джозефсона и индукторов.
Результат — чип, оптимизированный для обработки ИИ. Он содержит сверхпроводниковые процессорные блоки (SPU) с встроенной сверхпроводниковой SRAM, стековую DRAM и переключатели. Основное охлаждение до 4 К осуществляется жидким гелием, а DRAM охлаждается до 77 К.
Такая технология позволит создать дата-центры размером с обувную коробку, способные выполнять 20 экзафлопс, что в 20 раз превышает возможности крупнейших современных суперкомпьютеров, при этом потребляя всего 500 киловатт.
Сверхпроводниковые цифровые технологии не заменят полностью CMOS, но дополнят их в специализированных приложениях и поддержат рост ИИ. Они интегрируются с квантовыми компьютерами и помогут создать более устойчивые системы для обучения ИИ-моделей.
Компактные дата-центры смогут быть размещены ближе к целевым приложениям, что откроет новые возможности для онлайн-обучения ИИ и оптимизации в реальном времени. Это приведет к улучшению управления энергией, умным городам, мобильным медицинским системам и многому другому.
Никаких овечек — только отборные научные факты