SpStinet - vwpChiTiet

 

Bộ vi xử lý siêu dẫn đoạn nhiệt tiết kiệm năng lượng

Các nhà nghiên cứu từ Đại học Quốc gia Yokohama, Nhật Bản đã phát triển một bộ vi xử lý sử dụng các thiết bị siêu dẫn tiết kiệm năng lượng hơn khoảng 80 lần so với các thiết bị bán dẫn đã được thương mại hóa hiện nay

Bộ vi xử lý AQFP MANA.

Nhóm nghiên cứu đã khám phá ra  rằng bộ vi xử lý của các các thiết bị tính toán tốc độ cao được sử dụng cấu trúc điện tử kỹ thuật số thông lượng tử đoạn nhiệt (AQFP) sẽ đem hiệu suất cao hơn và tiết kiệm năng lượng đáng kể so với công nghệ trước đây. Họ đã phát triển thành công bộ vi xử lý AQFP 4-bit, tiết kiệm năng lượng với tên gọi là MANA. Đây là bộ vi xử lý siêu dẫn đoạn nhiệt đầu tiên trên thế giới.

 "AQFP có khả năng thực hiện xử lý dữ liệu và lưu trữ dữ liệu. Trên một chip riêng biệt rằng bộ phận xử lý dữ liệu của bộ vi xử lý có thể hoạt động với tần số xung nhịp là 2,5 GHz ngang bằng với các công nghệ máy tính hiện nay. Chúng tôi mong đợi điều này sẽ tăng lên 5-10 GHz khi chúng tôi thực hiện các cải tiến trong phương pháp thiết kế và thiết lập thử nghiệm của mình ", Christopher L. Ayala, thành viên của nhóm nghiên cứu cho biết.

Vì AQFP là một thiết bị điện tử siêu dẫn nên chúng cần thêm nguồn điện để làm mát chip của mình từ nhiệt độ phòng xuống 4,2 Kelvin để cho phép AQFP chuyển sang trạng thái siêu dẫn. Nhưng ngay cả khi tính đến chi phí làm mát này, AQFP vẫn tiết kiệm năng lượng hơn khoảng 80 lần khi so sánh với các thiết bị điện tử bán dẫn hiện đại có trong chip máy tính hiệu suất cao hiện nay.

Nhóm nghiên cứu đang nỗ lực cải tiến công nghệ, bao gồm phát triển các thiết bị AQFP nhỏ gọn hơn, tăng tốc độ hoạt động và tăng hiệu quả sử dụng năng lượng hơn nữa thông qua tính toán có thể đảo ngược. Họ cũng đang mở rộng phương pháp thiết kế của mình để có thể phù hợp với nhiều thiết bị nhất có thể trong một con chip duy nhất và vận hành tất cả chúng một cách đáng tin cậy ở tần số xung nhịp cao.

Ngoài việc xây dựng các bộ vi xử lý tiêu chuẩn, nhóm cũng quan tâm đến việc kiểm tra cách AQFP có thể hỗ trợ trong các ứng dụng điện toán khác như phần cứng tính toán thần kinh hình học cho trí tuệ nhân tạo cũng như các ứng dụng điện toán lượng tử.

Nghiên cứu của nhóm, được công bố trên tạp chí IEEE Journal of Solid-State Circuits(JSSC)

 Diệu Huyền (CESTI) - Theo Techxplore.com

Các tin khác: