Chip mô phỏng não người giúp tiết kiệm tới 70% điện năng cho AI

5 giờ trướcBài gốc

Vật liệu chip máy tính mới lấy cảm hứng từ não người có thể cắt giảm mạnh mức tiêu thụ năng lượng của AI. Ảnh: IE.

Các nhà khoa học tại Đại học Cambridge vừa chế tạo thành công một loại memristor hiệu năng cao, sử dụng vật liệu oxit hafni (hafnium oxide) đặc biệt.

Memristor là linh kiện điện tử tiêu thụ rất ít năng lượng, mô phỏng cách các tế bào thần kinh trong não liên kết với nhau, nhờ đó giúp tiết kiệm điện. Thiết bị nano này có thể giúp giảm tới 70% mức tiêu thụ năng lượng của trí tuệ nhân tạo (AI).

“Tiêu thụ năng lượng là một trong những thách thức lớn nhất của phần cứng AI hiện nay”, ông Babak Bakhit, tác giả chính đến từ Khoa Khoa học Vật liệu và Luyện kim, cho biết.

“Để giải quyết vấn đề này, cần những thiết bị có dòng điện cực thấp, độ ổn định cao, tính đồng nhất vượt trội qua các chu kỳ chuyển mạch và giữa các thiết bị, đồng thời có khả năng chuyển đổi giữa nhiều trạng thái khác nhau”, ông Bakhit nói thêm.

Chip tiết kiệm năng lượng

Các chip máy tính hiện nay khá lãng phí năng lượng: phần lớn điện bị tiêu hao chỉ để chuyển dữ liệu qua lại giữa bộ nhớ và bộ xử lý. Việc “chạy đi chạy lại” này vừa tạo nhiệt, vừa tốn điện.

Trong khi đó, não người xử lý và lưu trữ thông tin ngay tại một chỗ - chính là các khớp thần kinh.

Nhóm Cambridge đã tái hiện cơ chế này bằng một dạng oxit hafni đặc biệt. Họ tạo ra một con chip thần kinh có thể vừa xử lý vừa lưu trữ dữ liệu ngay trên cùng một linh kiện.

Khác với các memristor truyền thống vốn dựa vào những “sợi dẫn điện” khó kiểm soát và dễ mất ổn định, công nghệ mới sử dụng một lớp màng mỏng dựa trên hafni để tạo ra cơ chế chuyển mạch đáng tin cậy hơn. Thay vì các sợi dẫn hình thành rồi đứt gãy như trước, thiết bị này chuyển đổi trạng thái một cách mượt mà ngay tại bề mặt tiếp xúc của vật liệu.

Bên cạnh đó, việc bổ sung stronti và titan giúp hình thành các tiếp giáp p-n bên trong, hoạt động như những “cổng điện tử” ổn định. Nhờ vậy, dòng điện không còn phụ thuộc vào các biến đổi cấu trúc khó đoán, mà được điều chỉnh chính xác thông qua rào cản năng lượng. Điều này mang lại độ tin cậy cao, phù hợp cho các hệ thống AI quy mô lớn.

“Các thiết bị kiểu cũ thường hoạt động rất ngẫu nhiên,” ông Bakhit nói. “Còn thiết bị của chúng tôi chuyển mạch tại giao diện, nên độ ổn định gần như đồng nhất qua từng chu kỳ và từng con chip.”

Rào cản 700°C

Công nghệ mới giúp giảm dòng điện chuyển mạch xuống mức nhỏ hơn tới một triệu lần so với trước đây, từ đó tiết kiệm năng lượng đáng kể. Đồng thời, thiết bị có thể duy trì hàng trăm mức dòng điện ổn định khác nhau, cho phép thực hiện các tác vụ tính toán tương tự ngay trong bộ nhớ - một khả năng rất quan trọng với AI thế hệ mới.

Trong thử nghiệm, thiết bị hoạt động bền bỉ qua hàng chục nghìn chu kỳ và có thể giữ dữ liệu trong khoảng một ngày, thể hiện đặc tính gần giống với cơ chế ghi nhớ của não người. Đặc biệt, nó còn tái hiện được “tính dẻo phụ thuộc thời gian xung” - cơ chế mà các neuron điều chỉnh độ mạnh yếu của liên kết dựa trên thời điểm tín hiệu đến.

“Đây là những gì bạn cần nếu muốn phần cứng có thể học và thích nghi, chứ không chỉ lưu trữ dữ liệu”, ông Bakhit nhấn mạnh.

Dù rất triển vọng, công nghệ này vẫn còn một trở ngại lớn. Hiện tại, quá trình chế tạo yêu cầu nhiệt độ lên tới 700°C - mức quá cao so với tiêu chuẩn sản xuất chip hiện nay, vốn cần nhiệt độ thấp hơn để tránh làm hỏng các linh kiện tinh vi.

Ông Bakhit, sau 3 năm thử nghiệm với “vô số thất bại” trước khi đạt được bước đột phá vào tháng 11 năm ngoái, hiện đang tập trung tìm cách hạ nhiệt độ này xuống để phù hợp với dây chuyền sản xuất thực tế.

Nếu vượt qua được rào cản đó, công nghệ memristor mới có thể trở thành bước ngoặt lớn cho phần cứng AI trong tương lai - vừa giảm mạnh điện năng tiêu thụ, vừa đảm bảo độ ổn định và khả năng học hỏi gần giống não người.

Theo IE

Thu Quyên

Nguồn VietTimes : https://viettimes.vn/chip-mo-phong-nao-nguoi-giup-tiet-kiem-toi-70-dien-nang-cho-ai-post195826.html