Inteligența artificială modernă, în special în domenii precum învățarea profundă, procesarea limbajului natural și vizualizarea computerizată, se bazează pe operații paralele masive și pe acces rapid la memorie. Acceleratoarele actuale – procesoarele grafice (GPU), unitățile de procesare tensorială (TPU) și alte circuite specializate – au beneficiat de miniaturizarea tranzistorilor, conform legii lui Moore. Totuși, încetinirea acestei tendințe a determinat cercetătorii să exploreze noi paradigme arhitecturale. Chip-urile 3D se înscriu în această tranziție, propunând o reorganizare spațială a componentelor electronice.
Ce sunt chip-urile 3D?
Chip-urile 3D sunt circuite integrate realizate prin suprapunerea verticală a mai multor straturi funcționale de siliciu, interconectate prin legături verticale, precum through-silicon vias (TSV). Spre deosebire de arhitecturile 2D, în care tranzistorii și interconexiunile sunt distribuite într-un singur plan, tehnologia 3D utilizează volumul, reducând distanța fizică dintre componente.
Există mai multe abordări de integrare 3D:
- Stivuire de cipuri omogene, în care straturi similare (de exemplu, nuclee de procesare) sunt suprapuse;
- Integrare eterogenă, ce combină logica, memoria și componentele analogice în straturi diferite;
- Packaging avansat 3D, unde cipuri distincte sunt conectate într-un singur modul tridimensional.
Un exemplu în acest sens îl constituie prototipul de circuit integrat monolitic 3D dezvoltat de cercetători de la Universitatea Stanford, Carnegie Mellon, Universitatea din Pennsylvania și M.I.T., în colaborare cu SkyWater Technology. Acesta integrează tranzistori cu nanotuburi de carbon și memorie rezistivă (RRAM) deasupra logicii CMOS într-un singur dispozitiv tridimensional. Testele inițiale arată îmbunătățiri semnificative ale performanței față de proiectele 2D comparabile și în simulări pentru aplicații de inteligența artificială.
Avantajele chip-urilor 3D
Un prim avantaj major este reducerea latenței de comunicare. Prin apropierea fizică a unităților de procesare de memorie, timpul necesar transferului de date scade semnificativ. Acest aspect este crucial pentru inteligența artificială, unde accesul frecvent la parametri și activări poate deveni un blocaj.
Al doilea beneficiu este creșterea densității de integrare. Stivuirea permite includerea unui număr mai mare de tranzistori pe aceeași suprafață, fără a depinde exclusiv de miniaturizarea proceselor tehnologice. Astfel, performanța poate continua să crească chiar și atunci când scalarea tradițională încetinește.
Un al treilea avantaj este eficiența energetică îmbunătățită. Distanțele mai scurte dintre componente reduc consumul de energie asociat interconectărilor, un factor esențial în centrele de date care rulează aplicații AI la scară mare.
Provocări tehnologice
În ciuda potențialului lor, chip-urile 3D ridică provocări semnificative. Managementul termic este una dintre cele mai dificile probleme. Stivuirea straturilor poate duce la acumularea de căldură în interiorul structurii, afectând fiabilitatea și performanța componentelor.
De asemenea, complexitatea procesului de fabricație crește considerabil. Alinierea precisă a straturilor, realizarea interconexiunilor verticale și verificarea defectelor devin mai costisitoare și mai dificile. În plus, randamentul de producție poate fi mai scăzut decât în cazul chip-urilor 2D, cel puțin în fazele inițiale de adoptare.
Nu în ultimul rând, există provocări legate de design și software. Arhitecturile 3D necesită noi metode de proiectare, simulare și optimizare, precum și adaptări la nivel de compilatoare și framework-uri AI.
Impactul asupra hardware-ului pentru inteligența artificială
Pentru aplicațiile ce țin de inteligența artificială, chip-urile 3D oferă oportunitatea de a depăși așa-numitul „perete al memoriei” (memory wall), unde performanța este limitată de viteza de acces la date. Prin integrarea strânsă a memoriei cu unitățile de calcul, acceleratoarele AI pot executa mai rapid operații matriciale și convoluționale.
În plus, integrarea eterogenă permite combinarea în același cip a nucleelor specializate pentru diferite sarcini AI, precum inferența, antrenarea sau procesarea semnalelor. Această flexibilitate arhitecturală ar putea duce la acceleratoare mai versatile și mai eficiente.
Pe termen lung, chip-urile 3D ar putea facilita apariția unor sisteme AI neuromorfe sau inspirate biologic, unde structurile tridimensionale reflectă mai fidel organizarea creierului uman. Astfel de sisteme ar putea beneficia de paralelism masiv și de consum energetic redus.
Adoptarea pe scară largă a chip-urilor 3D va depinde de progresele în materiale, răcire și automatizarea designului. Pe măsură ce aceste obstacole sunt depășite, este probabil ca tehnologia 3D să devină un element central al hardware-ului pentru inteligența artificială, atât în centrele de date, cât și în dispozitivele edge.