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日本研發超導微芯片 MANA:頻率 2.5 GHz,80 倍能效

工程師鄧生 ? 來源:TechXplore ? 作者:TechXplore ? 2020-12-31 08:59 ? 次閱讀

日本橫濱國立大學的研究人員開發出了一種應用超導體器件的微芯片原型機“MANA”。

超導體需要在極低溫的環境下才能正常運行。然而即便算上降溫能耗,其能效仍然能達到當今高性能計算芯片中頂級半導體器件的80倍。

這項新發明名為“絕熱量子通量參變器”(adiabatic quantum-flux-parametron,即“AQFP”),用其組裝的微芯片能在維持高性能的同時實現超低能耗,適用于下一代數據中心和通訊網絡。

使用這項技術,數據運算的能源消耗在未來可能將大幅降低。這項研究成果發布在《IEEE固態電路學報》上。

▲《MANA: A Monolithic Adiabatic iNtegration Architecture Microprocessor Using 1.4-zJ/op Unshunted Superconductor Josephson Junction Devices》一文發表在《IEEE固態電路學報》上

原文鏈接:

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9295318

一、 “燒電 ”的數據計算: 2030年占全球用電量的 50%以上

隨著現代技術愈發深入日常生活,提升計算能力的呼聲日益高昂。相應地,更大的計算能力意味著更多的能源消耗。

例如,由于能耗太大,一些數據中心直接選址在河邊,利用流動的河水來給機器降溫。

“身處信息時代,數字通信基礎設施至關重要,其能耗幾乎占到全球電力的10%。研究表明,如果不從根本上改變通信基礎技術,如改善大型數據中心的計算硬件或通信網絡的電子驅動設備,截止到2030年,數字通信基礎設施的能耗最多將占全球用電量的50%以上。”該研究的一作、日本橫濱國立大學副教授Christopher Ayala強調了改善通信基礎技術的重要性。

二、 “節能 ”的超導體 AQFP:能效是頂尖半導體器件的 80倍

為了解決這一難題,日本橫濱國立大學的科研團隊研發了一種高度節能的超導體電子器件,名為“絕熱量子通量參變器(AQFP)”,用這種器件組裝的微芯片能在維持高性能的同時實現超低能耗,因此格外適用于下一代數據中心和通訊網絡。

在論文中,研究團隊詳細介紹了研發這款超導芯片的過程,還證明了它的高性能表現。

Ayala說道:“在這篇論文中,我們研發并成功演示了4位AQFP微芯片的原型機,名為“MANA(Monolithic Adiabatic iNtegration Architecture,單絕熱集成架構)”——全球第一款絕熱超導體微芯片,證明了AQFP有能力完成節能高速計算任務。”

“從原型機的演示來看,AQFP兼具數據處理和數據存儲功能。通過在另一款芯片上運行,我們證明了,微芯片數據處理部分的時鐘頻率最高可達2.5 GHz,已經達到了行業水平。隨著我們在設計方法、實驗設置方面的改進,這個數字有望提高到5-10 GHz。”

然而,超導體需要在極低溫的環境下才能正常運行。有人質疑,如果將冷卻超導芯片的成本考慮在內,其總體能耗將大幅上升,甚至超過現有芯片產品。

然而,研究小組表示事實并非如此:“AQFP是一種超導體電子設備,只有將芯片溫度降至4.2K(即-268.95℃),AQFP才能進入超導狀態。然而,即便算上降溫的能耗,AQFP的能效仍然是當今高性能計算芯片中頂級半導體器件的80倍。”

三、加速超導芯片技術研發

在如今證明了超導芯片架構的概念之后,該研究團隊計劃進一步優化芯片,從而確定芯片的可擴展性和優化后速度。

“我們正努力改進技術,例如開發更緊湊的AQFP設備,提高運行速度,以及通過可逆計算進一步提高能效。”Ayala談及未來發展計劃時這樣說道,“此外,我們也在努力改善設計方案,力求在單個芯片中集成盡可能多的超導體器件,確保所有器件都能在高時鐘頻率下穩定運行。”

除構建標準微芯片外,該團隊希望能進一步探索AQFP的計算應用場景,如用作人工智能的神經形態計算硬件,或用在量子計算方面。

結語:超導計算領域的希望之光?

早在1956年,麻省理工的D.A. Buck就在《The cryotron—a superconductive computer component》一文中提出了用超導體實現量子計算的構想。然而受限于當時的技術水平,超導計算還僅僅停留在理論層面。

之后的60多年里,半導體技術飛速發展,市場規模不斷擴張,而超導計算領域始終缺乏大的突破。

日本橫濱國立大學研發的這款“MANA”是世上首款絕熱超導芯片,盡管還停留在原型機的層面,但是它創造性地提出了一套可行的解決方案,有望在未來降低高性能計算的超高能耗,從而得到更廣泛的應用。

責任編輯:PSY

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