Obliczenia z prędkością światła? Sposób na zbudowanie szybszych i bardziej energooszczędnych pamięci oraz procesorów
Dzięki rozwojowi dziedzin takich jak analizy dużych zbiorów danych oraz sztuczna inteligencja, musimy stawiać czoła nieustannie rosnącemu zapotrzebowaniu na technologie przetwarzania informacji oraz pamięci masowe charakteryzujące się większą wydajnością, niższym zużyciem energii oraz mniejszymi rozmiarami. Aby odpowiedzieć na ten popyt, naukowcy skupili się na opracowaniu systemów obliczeniowych nowej generacji, pozwalających na przechowywanie i przetwarzanie danych w ramach tych samych układów, koncentrując się przy tym na technologiach wykorzystujących światło. Takimi rozwiązaniami zajmują się między innymi uczestnicy finansowanego przez Unię Europejską projektu Fun-COMP, w ramach którego powstają urządzenia i systemy nanoelektroniczne i nanofotoniczne, które łączą w sobie jednostki obliczeniowe oraz pamięć, co pozwala na realizację wszystkich głównych zadań przetwarzania informacji w ramach pojedynczych urządzeń. Dzięki otrzymaniu częściowego finansowania z projektu, zespół badaczy opracował niedawno elektro-optyczne, zintegrowane urządzenie nanoskalowe, które jest programowalne przy pomocy fotonów lub elektronów. Jak możemy dowiedzieć się z informacji prasowej opublikowanej przez organizację koordynującą projekt – Uniwersytet w Exeter, opracowane urządzenie „stanowi eleganckie rozwiązanie, pozwalające na opracowanie szybszych i bardziej energooszczędnych pamięci komputerowych oraz procesorów”. „Wykonywanie obliczeń z prędkością światła to bardzo kusząca perspektywa, a dzięki nowemu urządzeniu staje się to realną możliwością. Pomimo tego, że już wcześniej byliśmy świadkami wykorzystania światła w celu realizacji różnorodnych procesów obliczeniowych, dotychczas nikomu nie udało się opracować kompaktowego urządzenia, które umożliwiałoby współpracę z elektroniczną architekturą tradycyjnych komputerów”.
Niekompatybilne rozwiązania
W tej samej informacji prasowej możemy zapoznać się również z wyjaśnieniem głównej przyczyny niekompatybilności rozwiązań obliczeniowych opartych na układach elektronicznych oraz wykorzystujących światło. Problem występuje ze względu na „fundamentalnie różne rodzaje oddziaływania elektronów i fotonów, przede wszystkim długość fali światła, która jest znacznie krótsza w przypadku elektronów”. Zespół znalazł rozwiązanie tego problemu, „łącząc koncepcje z dziedziny zintegrowanej fotoniki, plazmoniki oraz technologii pamięci elektronicznych w celu opracowania kompaktowego urządzenia, które jest w stanie działać jednocześnie jako pamięć optyczna, pamięć elektroniczna oraz procesor”. W dalszej części informacji czytamy, że: „Informacje mogą być przechowywane i przetwarzane zarówno przy pomocy sygnałów świetlnych, jak i elektrycznych, a także za pomocą dowolnego połączenia obu tych technologii”. Naukowcy opublikowali wyniki przeprowadzonych przez siebie badań w czasopiśmie „Science Advances”. „Nowe rozwiązanie stanowi bezprecedensowy przykład zintegrowanej, odwracalnej, stałej komórki nieulotnej pamięci zmiennofazowej, która opiera się na połączeniu układów elektronicznych i optycznych, a także pracy w obu tych trybach”. Publikacja kończy się słowami: „Spodziewamy się, że w nadchodzących latach pojawi się wiele nowatorskich urządzeń i platform, które skorzystają z nowych rozwiązań łączących elektronikę i fotonikę, takich jak nasze urządzenie”. Trwający projekt Fun-COMP (Functionally scaled computing technology: From novel devices to non-von Neumann architectures and algorithms for a connected intelligent world) ma na celu „opracowanie nowej fali technologii istotnych dla przemysłu, które pozwolą na przesunięcie granic ograniczających możliwości przetwarzania i przechowywania informacji przez urządzenia wykorzystywane w głównym nurcie”, jak czytamy na stronie internetowej projektu. W maju 2019 roku zostało opublikowane kolejne badanie finansowane częściowo ze środków projektu Fun-COMP, dotyczące opracowywania urządzeń odwzorowujących działanie neuronów i sztucznych synaps – połączeń pomiędzy neuronami, które są w stanie przechowywać i przetwarzać informacje w sposób zbliżony do wykorzystywanego przez ludzki mózg. „Tego rodzaju urządzenia połączone w sieci lub systemy neuromorficzne przetwarzają informacje w sposób dużo bardziej zbliżony do mózgów”, stwierdzili naukowcy w artykule opublikowanym w czasopiśmie „Nature”. „Przedstawiamy w pełni optyczną wersję tego rodzaju systemu neurosynaptycznego, który jest w stanie uczyć się zarówno w sposób nadzorowany, jak i nienadzorowany”. Więcej informacji: Strona projektu Fun-COMP
Kraje
Zjednoczone Królestwo