制造业:3月29日

Brain-inspired计算
劳伦斯利弗莫尔国家实验室(LLNL)已经购买了brain-inspired超级计算平台开发的深度学习吗IBM的研究。

基于一个叫做IBM TrueNorth neurosynaptic计算机芯片,可伸缩的平台将过程相当于1600万个神经元和40亿个突触。它将消耗的能量相当于一个平板电脑。

根据合同条款,LLNL将收到一个16-chip TrueNorth系统。单个TrueNorth处理器包含54亿个晶体管连接在一起来创建一个数组的100万数字神经元相互沟通通过2.56亿电突触。在0.8伏特,消耗70毫瓦的电力实时运行和提供46 gb每秒突触操作。芯片是基于垂直距离28 nm制程工艺制作的三星。

TrueNorth芯片核心数组(来源:IBM)

技术代表着一个离开电脑设计,流行已经过去70年了。像人类的大脑,neurosynaptic或神经形态系统需要更少的电力和体积。它能够执行速度exascale, 50倍(或两个数量级)速度比当今最先进的计算机(千的五次方每秒浮点运算)系统。

神经形态技术有时被称为brain-inspired计算,是一个范式转变,脱离摩尔定律。神经形态芯片不需要昂贵的先进工艺。

IBM神经形态类人脑,神经网络设计的系统能够推断出复杂的认知任务,如模式识别和综合感觉处理更有效地比传统的芯片。

新系统将被用来探索新的计算能力重要国家核安全局(NNSA)在网络安全的任务。国家核安全管理局的先进的模拟和计算(ASC)计划将评估机器学习应用,深度学习算法和架构,并进行通用计算的可行性研究。

“神经形态计算打开非常令人兴奋的新的可能性,是一致的与我们所看到的高性能计算和仿真的未来我们的国家安全的核心任务,”吉姆Brase说LLNL副数据科学副主任,在一份声明中说。“潜在的功能神经形态计算代表和机器智能,这些将使将改变我们所做的科学。”

”这些brain-inspired处理器的低功耗反映了行业的欲望和创造性的方法来降低功耗所有组件的系统,我们把目光投向未来exascale计算机,”米歇尔·麦科伊说,LLNL项目主任武器仿真和计算。

“这种先进的计算平台代表一个重要的里程碑,当我们进入下一个认知计算的时代,“Dharmendra s穆德哈说,IBM的家伙,在IBM研究院首席科学家和brain-inspired计算——阿尔马登。“这种合作将推动brain-inspired计算的边界,使未来的系统提供前所未有的性能和吞吐量,同时帮助最小化资本,操作和编程成本,保持我国在科技的前沿。”

TrueNorth最初开发的支持下国防高级研究计划局(DARPA)自适应系统的神经形态塑料可伸缩的电子(突触)项目合作康奈尔大学。

直接激光写作
的密苏里大学开发了一种一步法直接激光写作(DLW)技术用于合成和模式新颖的材料。

研究人员使用技术模式混合材料基于二硫化钼(监理)和碳。反过来,这使氢进化反应催化剂的发展。

使用计算机控制的激光束,催化剂可以用来制造储能单元,如微电池,微型燃料电池和其他产品。

DLW可以代表一个重大突破。承诺electrocatalysts二硫化钼/碳混合材料,但这些材料合成方法和模式是一个主要的挑战,据研究人员。DLW,然而,研究人员小型二硫化钼纳米颗粒合成,固定碳的矩阵。混合材料表现出良好的催化性能和稳定性,根据研究人员。

“直接激光写作(DLW)方法和技术已迅速发展在过去的十年中,“剑林说,密苏里大学的助理教授,在一份声明中说。“我们研究的主要目标是找到一个有效的和具有成本效益的方式整合与微纳米结构应用于微电子的能源存储单元。我们实验室决定测试是否可以合成催化剂和图案在任何表面上一步激光加工方法生产微电池和微型燃料电池的形状由计算机程序。

“这是制造微型燃料电池的第一步,将化学能转化为电能,电池可以集成到微电路,”林说:“这种技术也被证明产生microsupercapacitors。珩磨过程、手持设备和智能手机制造商将能够生产组件在任何他们选择的形状或大小,很大程度上影响这些设备的大小。同时,制造商将能够选择更环保的催化剂产生能源氢气或氧气等,这被认为是更清洁的燃料。可能性是无限的。”

光子学的突破
红外热成像Nanoelec,一个研发为首的财团CEA-Leti,在硅光子学技术取得重大突破。

两个组件的财团已经演示了第一个协整III-V硅/硅激光器和马赫亿康先达调制器。反过来,这种组合使25-Gbps单通道传输。一般来说,这种传播是通过使用外部源10公里单模光纤。

为了实现这些结果,研究人员集成硅光子学与调制器电路。最初,设备加工在200毫米绝缘体(SOI)晶片。这时,一个2英寸晶片III-V材料晶片直接键合。混合晶片处理使用传统的半导体和/或MEMS流程步骤产生一个集成modulator-and-laser发射机。

“红外热成像Nanoelec及其合作伙伴在这个项目中,Leti,意法半导体,Samtec和导师图形铺平了道路,集成这一技术在下一代光学收发器数据链接,“项目经理在红外热成像Nanoelec Stephane Bernabe说。

红外热成像Nanoelec推出在2012年硅光子学项目,与导师图形核心成员,意法半导体和CNRS。项目汇集了,在一个屋檐下,专业知识和设备需要解决整个photonics-on-silicon价值链。