ヒューストン大学 (UH) の研究者らは、消費電力を大幅に削減しながら AI コンピューターをより高速に実行できる新しい超薄型材料を発明しました。
「多くのAIデータセンターは、高いデータ処理速度を維持し、応答時間を短縮し、チップの寿命を延ばすために、集積回路チップを搭載した数千台のサーバーを低温で最適に動作させるために、大量の電力を消費する大規模な冷却システムを採用しています」と、カリフォルニア大学ウィリアム・A・ブルックシャー化学・生体分子工学部のダウ会長兼ウェルチ財団教授であるアラムギル・カリム氏は述べた。
研究チームは、最近ノーベル賞を受賞した化学者が開発した方法を使用して、主にカーボンでできた軽量の 2D フィルムを作成しました。このフィルムは、小さな穴がたくさんある小さな結晶のような層で構築されているため、電気や熱をあまり閉じ込めません。これにより、チップ内の信号が過熱することなくより高速に移動できるようになります。
この発見は、カリフォルニア州立大学のアラムギル・カリム教授、元博士課程の学生マンダージート・シン氏、土木工学のデビン・シェイファー教授、博士課程の学生エリン・シュローダー氏らの研究の成果である。
この研究は、アメリカ化学会の石油研究財団ニュー・ディレクション・プログラムによって資金提供された。
#ヒューストン大学の研究が #の電力消費問題をターゲットに