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Microfotografia de um classificador bitônico AQFP de 32 bits gerado pela estrutura de autossíntese proposta. Este circuito contém 7557 junções supercondutoras Josephson, que é o maior circuito AQFP de nível de sistema projetado automaticamente. Crédito: Universidade Nacional de Yokohama
Os data centers estão processando dados e distribuindo os resultados a taxas surpreendentes e esses sistemas robustos exigem uma quantidade significativa de energia – tanta energia, na verdade, que se prevê que a tecnologia da informação e comunicação seja responsável por 20% do consumo total de energia nos Estados Unidos até 2020.
Para responder a esta procura, uma equipa de investigadores do Japão e dos Estados Unidos desenvolveu uma estrutura para reduzir o consumo de energia e, ao mesmo tempo, melhorar a eficiência.
Eles publicaram seus resultados em 19 de julho em Relatórios Científicosuma revista da Nature.
“A quantidade significativa de consumo de energia tornou-se um problema crítico na sociedade moderna”, disse Olivia Chen, autora correspondente do artigo e professora assistente no Instituto de Ciências Avançadas da Universidade Nacional de Yokohama. “Há uma necessidade urgente de tecnologias de computação extremamente eficientes em termos energéticos.”
A equipe de pesquisa usou um processo lógico digital chamado Adiabatic Quantum-Flux-Parametron (AQFP). A ideia por trás da lógica é que a corrente contínua deve ser substituída pela corrente alternada. A corrente alternada atua tanto como sinal de relógio quanto como fonte de alimentação – à medida que a corrente muda de direção, ela sinaliza a próxima fase de tempo para a computação.
A lógica, segundo Chen, poderia melhorar as tecnologias de comunicação convencionais com os processos de fabricação atualmente disponíveis.
“No entanto, falta uma estrutura de síntese sistemática e automática para traduzir da descrição lógica de alto nível para estruturas de netlist de circuito quântico-fluxo-parametron adiabático”, disse Chen, referindo-se aos processadores individuais dentro do circuito. “Neste artigo, mitigamos essa lacuna apresentando um fluxo automático. Também demonstramos que o AQFP pode alcançar uma redução no uso de energia em várias ordens de grandeza em comparação com as tecnologias tradicionais.”
Os pesquisadores propuseram uma estrutura de cima para baixo para decisões de computação que também pode analisar seu próprio desempenho. Para isso, usaram a síntese lógica, processo pelo qual direcionam a passagem da informação através de portas lógicas dentro da unidade de processamento. As portas lógicas podem receber um pouco de informação e gerar uma resposta sim ou não. A resposta pode acionar outras portas para responder e levar o processo adiante ou interrompê-lo completamente.
Com essa base, os pesquisadores desenvolveram uma lógica computacional que pega o entendimento de alto nível do processamento e da quantidade de energia que um sistema usa e dissipa e a descreve como um mapa otimizado para cada porta dentro do modelo de circuito. A partir disso, Chen e a equipe de pesquisa podem equilibrar a estimativa da potência necessária para processar o sistema e a energia que o sistema dissipa.
Segundo Chen, esta abordagem também compensa a energia de resfriamento necessária para tecnologias supercondutoras e reduz a dissipação de energia em duas ordens de grandeza.
“Esses resultados demonstram o potencial da tecnologia e aplicações AQFP para cálculos em grande escala, de alto desempenho e com eficiência energética”, disse Chen.
Em última análise, os pesquisadores planejam desenvolver uma estrutura totalmente automatizada para gerar o layout de circuito AQFP mais eficiente.
“Os resultados de síntese dos circuitos AQFP são altamente promissores em termos de computação com eficiência energética e alto desempenho”, disse Chen. “Com o futuro avanço e maturidade da tecnologia de fabricação AQFP, prevemos aplicações mais amplas, que vão desde aplicações espaciais e instalações de computação em grande escala, como data centers.”
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Outros colaboradores incluem Nobuyuki Yoshikawa, Naoki Takeuchi, Fei Ke, Taiki Yamae e Ro Saito da Universidade Nacional de Yokohama. Takeuchi também é afiliado à Agência Japonesa de Ciência e Tecnologia. Outros autores incluem Ruizhe Cai e Yanzhi Wang, ambos da Northeastern University.
Referência: “Adiabatic Quantum-Flux-Parametron: Towards Building Extremely Energy-Efficient Circuits and Systems” por Olivia Chen, Ruizhe Cai, Yanzhi Wang, Fei Ke, Taiki Yamae, Ro Saito, Naoki Takeuchi e Nobuyuki Yoshikawa, 19 de julho de 2019, Relatórios Científicos.
DOI: 10.1038/s41598-019-46595-w