為構建面向未來的高能效計算系統，研究人員們正在嘗試各種各樣的新穎技術。

其中，一種基于新興超導技術的方法正在展現出重要潛力。

在去年夏天落下帷幕的國際計算機體系結構大會 ISCA 2019 上，美國東北大學的王言治研究組和日本橫濱國立大學的吉川信行、Olivia Chen 研究組，共同提出了基于 AQFP（Adiabatic Quantum Flux Parametron）超導量子計算技術的神經網絡硬件加速系統。

據了解，這種專用于神經網絡計算的硬件系統，能耗表現要比 CMOS 強将近 7 萬倍，速度快 30 倍，是當前實現神經網絡硬件加速的最高能效平台。

而在繼電路和系統設計在 ISCA 亮相之後，團隊成功流片，流片與測試工作也将發表在近期的 Science 子刊上。

這種新的計算平台的一大關鍵點在于采用了 AQFP 來實現能耗下降。

AQFP 是近年來新出現的一種超低能耗超導量子計算技術，可以達到目前已知材料 / 計算技術中最低的能耗，接近量子極限值。相比于最前沿的 CMOS 材料與計算，AQFP 的能耗僅為前者的萬分之一到十萬分之一。

分析電路能耗要從兩個方向去看——靜态功耗和動态功耗。其中，靜态功耗是為了維持電路中各器件的正常工作，而動态功耗一般指元器件的狀态變化時産生的能耗，例如開關管的開啟和關斷都會産生動态功耗。基于 CMOS 技術的電路都繞不開靜态功耗和動态功耗，并且随着電路頻率的上升，開關管的開啟和關斷越來越快，能耗也越來越高。

相比之下，AQFP 節能的特性源于超導的物理特性和斷熱型供電方式（adiabatic biasing）。

從器件層面來說，AQFP 技術中所有的邏輯門元件都是基于超導約瑟夫森結制作的。

這是一種利用超導材料制成的三層器件（超導 - 絕緣 - 超導），其發現者英國物理學家布賴恩 · 約瑟夫森因首次預測了超導狀态下庫珀對的隧穿現象，獲得了 1973 年諾貝爾物理學獎。超導約瑟夫森結因其特有的物理原理能夠将器件工作時的開關功耗降至 10-21 J 左右。

圖丨約瑟夫結

另一方面，相比 CMOS 邏輯電路中采用直流電為偏置電壓，AQFP 采用交流電供電，再加上超導體無電阻的特性，幾乎将靜态功耗無限趨近于零。在此基礎上，AQFP 更進一步降低了超導器件的臨界電流值（器件開關所需的電流），并引進了斷熱型供電技術，該技術可有效地将超導器件的動态功耗再降低千倍以上。

AQFP 技術的一個裡程碑事件發生在 2016 年。當時，橫濱國立大學的一支團隊成功制造并測試了一塊擁有 8.3 萬個約瑟夫結的 AQFP 芯片，展示了使用 AQFP 實現更大規模系統的可擴展性和潛力。

探索将其用在當下最為火熱的神經網絡計算，成了自然而然的事情。

對此，研究的領導者之一王言治對 DeepTech 介紹道：“我主要從事神經網絡的高效實現（詳見參考），包括在手機等終端上的實現，在接觸到日本橫濱國立大學的吉川信行教授（AQFP 超導計算技術的主要發明人）和助理教授 Olivia Chen 的工作之後，我們了解到 AQFP 是目前能效最高的技術，在現存的低功耗技術中，AQFP 不僅更接近量子極限，并且具備突破熱力學極限的特性，是 CMOS 之外建立高能效數字電路的強有力候補技術之一。經過進一步的讨論，我們認為 AQFP 超導技術适用于神經網絡加速，就開始了這方面的研究工作。”

圖丨 基于 AQFP 技術的神經網絡實現流片，以及在橫濱國立大學的低溫測試。

圖丨開關關斷時，通過開關管的電流和兩端電壓存在非零的交疊，根據 P=UI，就産生了動态功耗

對于實測的結果，王言治說道：“在邏輯架構上我們也做了一定創新，使得 AQFP 适合人工智能，随機過程應用。實測能效（比起 CMOS）可以高 5 到 6 個數量級。”

其實，能耗問題一直就是信息技術領域的一個大問題，如今由于信息高速化的 “愈演愈烈”，能耗問題變得避無可避，因為創造和傳播信息的速度變快了，而信息的每一步都需要能量。

據統計，2016 年全年的信息能耗就高達 700 億千瓦時，占到美國當年能耗的 2%。按道理來說，這個數據随着時間會持續增長，到 2020 年信息能耗預計會達到全世界電能的 20%。

特别是越來越強大的 AI 模型，對數據中心電力的吞噬也愈發肆無忌憚。

圖丨NLP 4 大頂尖模型的訓練用時、能耗效率和碳排放（來源：ACL 2019）

應用材料公司 CEO 加裡 · 迪克森（Gary Dickerson）曾經給出了一個大膽的預測：在材料、芯片制造和設計方面缺乏重大創新的情況下，到 2025 年，數據中心的人工智能工作量将占世界用電量的 10%。要知道，目前廣為诟病的比特币挖礦每年消耗電量超過 20 億瓦，也隻是大概相當于全球電量的 0.5% 而已。

AQFP 技術就是希望挑戰滿足既降低能耗、又提高計算能力的苛刻要求。

但需要強調，即使有着巨大的潛力，AQFP 離商業仍有距離。

王言治進一步解釋道：“大規模應用上的瓶頸主要有兩方面，一方面是因為該技術仍然處于學術研究階段，超導芯片的集成度受現有工藝和設計環境的限制，随着制造工藝的進步以及适用于超導電路的 EDA 設計環境的完善，該瓶頸将得到有效解決。

另一方面，約瑟夫結的工作環境是低溫才能維持超導的特性，那麼由低溫運行環境需求帶來的冷卻成本也是繞不開的麻煩。因此超導數字電路更适合用于大型計算環境如超算、大型數據中心，甚至特别适合極端條件的空間技術應用”。

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