Кремниевые структуры: тепло вместо тока

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) представили новый принцип вычислений. Они создали микроскопические кремниевые структуры, способные обрабатывать информацию, используя не электричество, а избыточное тепло, которое неизбежно выделяется в электронных устройствах.

В предложенной схеме входные данные преобразуются в определённый температурный профиль, формируемый уже существующим теплом. Сам вычислительный процесс реализуется за счёт распространения и перераспределения этого тепла внутри специально спроектированной структуры из пористого кремния. Результат операции считывается на выходе в виде тепловой мощности, поступающей в термостат с фиксированной температурой.

Как сообщает журнал Physical Review Applied, ключом к разработке стала ранее созданная учёными система автоматического проектирования материалов с заданными тепловыми свойствами. В её основе лежит метод обратного проектирования: вместо того чтобы моделировать поведение готовой структуры, система получает на вход математическую функцию (желаемое вычисление), а затем с помощью алгоритмов сама находит оптимальную геометрию материала, которая эту функцию реализует.

Таким образом были созданы крошечные кремниевые структуры, сравнимые по размеру с пылинкой. Они выполняют разновидность аналоговых вычислений, где информация кодируется не цифровыми битами (0 или 1), а непрерывными тепловыми потоками. Система преобразует матрицу чисел, представляющую конкретное вычисление (например, матричное умножение), в конфигурацию микропор в кремнии. Тепло, распространяясь сквозь эту сложную геометрию, физически осуществляет необходимые математические операции.

Однако разработчики столкнулись с фундаментальным ограничением: согласно законам физики, тепло может передаваться только от горячего к холодному, что изначально позволяло кодировать лишь положительные значения коэффициентов матрицы. Проблему удалось решить, разбив целевую матрицу на две — положительную и отрицательную части. Каждая часть вычисляется своей отдельной кремниевой структурой, а итоговый результат с отрицательными значениями получается путём вычитания на последующем этапе. Дополнительным инструментом управления оказалась толщина структур: более толстые элементы обладают повышенной теплопроводностью, что позволяет создавать более сложные и разнообразные матрицы.

В ходе экспериментов кремниевые структуры продемонстрировали высокую эффективность, выполняя операцию матрично-векторного умножения с точностью свыше 99%. Эта операция лежит в основе работы современных моделей машинного обучения, включая большие языковые модели (LLM), что открывает перспективы для создания энергоэффективных сопроцессоров, использующих бросовое тепло для вычислений.

По материалам https://russianelectronics.ru