COMPUTING

Investigadores respaldados por Samsung debutan en diseño de semiconductores ternarios

Una de las primeras cosas que aprendemos sobre las computadoras es que realizan operaciones utilizando código binario para representar valores. Es un rasgo fundamental de la informática, pero no es un requisito. Es posible construir una computadora que use tres valores discretos para calcular en lugar de solo dos. “Ternario” es el término para esto, aunque a veces verá que se usa “trinario” en su lugar. Investigadores surcoreanos respaldados por Samsung han creado un dispositivo de este tipo y han demostrado que se puede construir utilizando la fabricación CMOS convencional.

Hay varios tipos diferentes de computadoras ternarias. Una computadora ternaria puede usar trinario desbalanceado {0,1,2}, trinario desequilibrado fraccional {0, 1/2, 1}, trinario balanceado {-1,0,1}, lógica de estado desconocido {F,?, T} o binario codificado trinario {T, F, T}. De hecho, la Unión Soviética experimentó con algunas computadoras ternarias, pero nunca se comercializaron a gran escala. Un bit ternario se conoce como trit (no se sabe si cuatro trits se conocen como tribble).

El capitán James T. Kirk contempla un tribble. O una representación física de la informática del siglo XXIII en forma sofocante. Usted escoge.

Una ventaja potencial de la computación ternaria es que es una forma más eficiente de representar números, ya que se necesitan menos trits para mantener valores más grandes. Tres es el valor entero más cercano a mi (mi, con un valor de ~ 2.718 se define como la base más eficiente para representar valores arbitrarios). Por lo tanto, es algo más eficiente usar la base 3 en lugar de la base 2. Los investigadores de Corea del Sur, dirigidos por el profesor Kyung Rok Kim del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de UNIST, desarrollaron el primer sistema ternario desequilibrado {0,1,2} usando fugas actual para derivar el tercer valor.

“La última investigación muestra que existe la posibilidad de comercializar semiconductores ternarios en las tecnologías actuales de proceso de fabricación de chips de método binario, lo que puede generar un cambio en el paradigma de la industria de los semiconductores”, dijo Kim. El Heraldo de Corea.

En su artículo, publicado por Naturaleza, el equipo escribe:

El cerebro humano es un ejemplo de un sistema energéticamente eficiente que utiliza pesos sinápticos ternarios, consumiendo solo ~ 20W con densidades de conexión de petaescala. Se sabe que la eficiencia energética del cerebro se logra a través de un paralelismo maximizado con procesamiento de baja frecuencia (~ 10Hz). La arquitectura de hardware masivamente paralela con baja frecuencia, que imita la estructura del cerebro, ha sido considerada como un enfoque prometedor para superar las limitaciones de escalamiento de potencia de los circuitos digitales CMOS convencionales. En particular, se han demostrado sistemas neuromórficos en chips (SoC) basados ​​en CMOS binarios, que utilizan 4.096 núcleos neurosinápticos paralelizados al máximo y redes neuronales de 128 k picos en funcionamiento de baja frecuencia (~ 1 kHz) y son de valor potencial en baja potencia. Aplicaciones de redes neuronales artificiales.

Esta es una referencia a Loihi, una arquitectura neuromórfica de Intel que cubrimos recientemente. La importancia de esta investigación, específicamente, es que es la primera vez que vemos un diseño ternario implementado en una oblea moderna de 8 pulgadas usando procesos CMOS convencionales. Como implica la cita anterior, el equipo de Corea del Sur no está tratando de construir un reemplazo de alta velocidad para la lógica CMOS convencional, sino una plataforma ternaria mucho más eficiente que permitiría dispositivos de energía ultrabaja. En otra parte del artículo, hablan de escalar el diseño entre kilohercios y megahercios según las características del diseño, e imaginan un sistema con circuitos ternarios y binarios (así como lógica de conversión para moverse entre los dos). Este no es un diseño de circuito que reemplazaría a las CPU convencionales Core o Ryzen,SEEAMAZON_ET_135 Ver comercio de Amazon ET pero podría encontrar aplicaciones en IA y aprendizaje automático.

Queda por ver si alguna vez se adoptará la lógica ternaria para la informática, pero el hecho de que la veamos explorada al mismo tiempo que el interés en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático está aumentando no es una coincidencia. Ya estamos viendo artículos sobre cómo los esfuerzos de inteligencia artificial de alto nivel en empresas como Facebook y Google se están estrellando contra los límites de potencia. La reducción del movimiento de datos y la mejora de la eficiencia arquitectónica son importantes para los esfuerzos que van desde las interfaces humano-cerebro hasta la adopción generalizada de redes neuronales. Las arquitecturas lentas y ultra-paralelas pueden tener aplicaciones en este espacio que no ofrecerán en la computación más convencional, y con los nuevos nodos de proceso que ofrecen ganancias menores con cada mejora, los ingenieros están reexaminando ideas más antiguas, buscando formas de mejorar la computación en todo el mundo. varios casos de uso y escenarios. En teoría, los circuitos lógicos de valores múltiples pueden proporcionar una mayor eficiencia, aunque la lógica de diseño también es mucho más compleja.

La dificultad de adoptar la computación ternaria en relación con la binaria no debe subestimarse, pero es posible que tales técnicas puedan encontrar usos en nuevas áreas como AI / ML, donde las arquitecturas están menos establecidas y la necesidad de alta eficiencia, especialmente en dispositivos de borde, es supremo. Es difícil evaluar completamente las ventajas relativas de la computación ternaria frente a la binaria porque, en primer lugar, se ha realizado muy poco trabajo en la computación ternaria, pero podría ofrecer ventajas significativas y útiles en aplicaciones específicas. Esta investigación no es el único trabajo que se está realizando sobre el concepto; investigadores en la conferencia Hackaday de 2016 presentaron datos sobre un sistema ternario equilibrado, de nuevo teóricamente destinado a las aplicaciones de IoT y AI / ML.

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