Effizienz durch s-MTJs Energieeffizienter Computer kombiniert CMOS mit stochastischen Nanomagneten

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Forscher der Tohoku University und der University of California, Santa Barbara, haben den Prototyp eines probabilistischen Computers vorgestellt.

Ein Team von Forschern der Tohoku University und der University of California widmeten sich einem besonders spannenden Projekt, nämlich einem Computer-Prototyp, der mit einer zukunftsnahen Technologie hergestellt werden kann. Er kombiniert einen CMOS-Schaltkreis mit einer begrenzten Anzahl von stochastischen Nanomagneten, wodurch ein heterogener probabilistischer Computer entsteht.

Die Entwicklung von Computern, die in der Lage sind, probabilistische Algorithmen, die häufig in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen verwendet werden, effizient auszuführen, ist eine Herausforderung, die Wissenschaftler seit Langem zu bewältigen versuchen.

Der in dieser Arbeit vorgestellte Ansatz stellt eine vielversprechende und praktikable Lösung für dieses Problem dar, wobei die Forscher bestätigen, dass die überlegene Rechenleistung und Energieeffizienz die derzeitige CMOS-Technologie übertrifft. Die Einzelheiten dieses Durchbruchs wurden in Nature Communications veröffentlicht.

Probabilistische Algorithmen für Wahrscheinlichkeitsberechnung

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben in jüngster Zeit einen tiefgreifenden Wandel in der Gesellschaft bewirkt. Bei diesen Technologien werden probabilistische Algorithmen eingesetzt, um Probleme zu lösen, die mit Unsicherheit behaftet sind oder bei denen eine exakte Lösung rechnerisch nicht machbar ist.

Diese Operationen folgen spezifischen Anweisungen innerhalb von CMOS-Schaltkreisen, aber manchmal gibt es Unstimmigkeiten zwischen dem Zusammenspiel von Software (Anweisungen) und Hardware (Schaltkreisen), was zu unterschiedlichen Ergebnissen führt. Da die Rolle der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zunimmt, besteht ein großer Bedarf an einem neuen Computerparadigma, das diese Diskrepanz ausgleicht, indem es eine höhere Komplexität erreicht und gleichzeitig den Energieverbrauch erheblich reduziert.

Künftig einfach zu fertigen

In der Studie „Researchers Develop Energy-Efficient Computer by Combining CMOS with Stochastic Nanomagnet“ entwickelten der Doktorand Keito Kobayashi und Professor Shunsuke Fukami von der Tohoku University zusammen mit Dr. Kerem Camsari von der University of California, Santa Barbara und Kollegen eine zukunftsnahe, heterogene Version eines probabilistischen Computers, der auf die Ausführung probabilistischer Algorithmen und eine einfache Fertigung zugeschnitten ist.

„Unser konstruierter Prototyp hat gezeigt, dass eine hervorragende Rechenleistung erreicht werden kann, indem Pseudozufallszahlengeneratoren in einem deterministischen CMOS-Schaltkreis mit physikalischen Zufallszahlen betrieben werden, die von einer begrenzten Anzahl stochastischer Nanomagnete erzeugt werden“, betonte Fukami. „Genauer gesagt, eine begrenzte Anzahl von probabilistischen Bits (p-Bits) mit einem stochastischen magnetischen Tunnelübergang (s-MTJ) sollte mit einer zukünftigen Integrationstechnologie herstellbar sein.“

Die endgültige Form des spintronischen probabilistischen Computers, der hauptsächlich aus s-MTJs besteht, soll im Vergleich zu aktuellen CMOS-Schaltkreisen bei der Ausführung probabilistischer Algorithmen vielfältig effizienter sein, so die Forschung. Hierbei sprechen sie von einer Verringerung der Fläche um eine vierstellige Größenordnung und einer Verringerung des Energieverbrauchs um eine dreistellige Größenordnung.

Letztendlich geht der Prototyp von Fukami und seinen Kollegen an die Grenzen der derzeitigen deterministischen CMOS-Schaltungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. „Wir gehen davon aus, dass künftige Forschungs- und Entwicklungsarbeiten dazu führen werden, dass eine innovative Computerhardware, die sich durch außergewöhnliche Rechenleistung und Energiesparfähigkeit auszeichnet, in der Gesellschaft eingeführt wird“, fügte Fukami hinzu.

Schrifttum: „CMOS plus stochastic nanomagnets enabling heterogeneous computers for probabilistic inference and learning“.

Nature Communications: DOI: 10.1038/s41467-024-46645-6 (sb)

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