中国的科学家已经建立了一种新型的张量处理单元（TPU）＆Mdash;一种特殊的计算机芯片＆mdash;使用 碳纳米管 而不是传统的硅半导体。他们说，新芯片可以打开更节能的门 人工智能 （人工智能） 。
AI模型具有大量数据密集型，需要大量的计算能力来运行 。这给训练和扩展机器学习模型带来了重要的障碍 ，尤其是随着对AI应用的需求的增长。这就是为什么科学家正在努力制造新组件＆mdash;从处理器到 计算内存 ＆mdash;旨在在运行必要的计算时消耗数量级的数量级 。
Google科学家创建了TPU 在2015年应对这一挑战 。这些专业芯片是用于张量操作的专用硬件加速器;用于训练和运行AI模型的复杂数学计算。通过从中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）中卸载这些任务 ，TPU使AI模型能够更快，更有效地训练 。
但是 ，与传统的TPU不同 ，这种新芯片是第一个使用碳纳米管＆mdash;用六角形图案和mdash排列的碳原子制成的微小的圆柱结构;代替传统的半导体材料，例如硅 。这种结构使电子（带电颗粒）可以以极小的电阻流过它们 ，从而使碳纳米管出色的电力导体。科学家于7月22日在杂志上发表了他们的研究 自然电子 。
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根据科学家的说法 ，他们的TPU仅消耗了295个Microwatts（＆Mu; w）（其中1 W是1,000,000＆Mu; w），并且每瓦＆Mdash可以提供1万亿个操作 。能源效率的单位。
“从Chatgpt到Sora ，人工智能正在迎来新的革命 ，但是传统的基于硅的半导体技术越来越无法满足大量数据的处理需求， ” 张张北京大学北京大学的论文和电子教授的合着者告诉 TechXplore 。“面对这一全球挑战 ，我们找到了一个解决方案 。 ”
新的TPU由3,000个碳纳米管晶体管组成 ，并使用收缩期阵列建筑＆Mdash;以网格状模式排列的处理器网络。
收缩期阵列以同步的，分步的序列通过每个处理器，类似于沿传送带移动的项目。这使TPU能够通过协调数据流并确保每个处理器同时在任务的一小部分中工作 ，从而同时执行多个计算 。
这种并行处理使计算可以更快地执行 ，这对于处理大量数据的AI模型至关重要 。它还减少了内存的频率＆mdash;特别是一种称为静态随机存储器（SRAM）＆mdash;张说，需要读写数据。通过最大程度地减少这些操作 ，新的TPU可以更快地执行计算 ，同时使用更少的能量 。
为了测试他们的新芯片，科学家建立了五层神经网络＆mdash;旨在模仿人脑的结构的机器学习算法的集合；并将其用于图像识别任务 。
TPU的准确率为88％ ，同时仅保持295＆mu; w的功耗。研究人员说 ，将来，类似的基于碳纳米管的技术可以为基于硅的芯片提供更节能的替代品 。
他们说 ，科学家计划继续完善芯片 ，以提高其性能，并使其更具扩展性 ，包括探索如何将TPU集成到硅CPU中 。
编者注：这个故事的先前版本错误地指出 ，芯片的能源效率比Google Edge的TPU高1,700倍。这种错误的比较是计算误差的结果，并且已被删除 。
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