纳米电子学的“模拟助推器”

 
在所谓的Fin场效应晶体管(FinFET)中以高电流密度自热。每个构成的硅原子根据其温度着色。图片来源：CSCS的Jean Favre，苏黎世联邦理工学院的两个研究小组开发了一种方法，该方法可以现实，快速，高效地模拟纳米电子器件及其特性。这给行业和数据中心运营商都带来了一线希望，这两者都在为越来越小且功能强大的晶体管带来的(过热)而苦苦挣扎。
芯片制造商已经在组装尺寸仅为几纳米的晶体管。它们比人的头发要小得多，在细的情况下，人的头发的直径约为20,000纳米。现在，对功能越来越强大的超级计算机的需求正在推动行业开发更小，同时功能更强大的组件。
但是，除了物理法则使制造超大规模晶体管变得更加困难之外，不断增加的散热问题还使制造商处于棘手的状况–部分原因是冷却需求的急剧上升以及由此产生的能源需求。由ETH教授Torsten Hoefler和Mathieu Luisier领导的研究小组在最近的研究中报告说，为某些数据中心冷却计算机已经占到了40%的功耗。他们希望这将允许开发一种更好的方法。通过研究，研究人员获得了ACM Gordon Bell奖，这是超级计算机领域最负盛名的奖，该奖每年在美国SC超级计算会议上颁发。
为了提高当今的纳米晶体管的效率，苏黎世联邦理工学院集成系统实验室(IIS)的Luisier领导的研究小组使用名为OMEN的软件对晶体管进行了仿真，该软件被称为量子传输模拟器。
OMEN根据所谓的密度泛函理论进行计算，从而可以在原子分辨率和量子力学水平上对晶体管进行逼真的仿真。该仿真可视化了电流如何流过纳米晶体管以及电子如何与晶体振动相互作用，从而使研究人员能够精确地识别产生热量的位置。反过来，OMEN还提供了关于仍有改进空间的有用线索。
使用优化的模拟改进晶体管
直到现在，传统的编程方法和超级计算机只允许研究人员模拟由约1000个原子组成的晶体管的散热，因为处理器之间的数据通信和内存需求使得无法对大型物体进行逼真的模拟。
大多数计算机程序不会将大部分时间花费在执行计算操作上，而是在处理器，主存储器和外部接口之间移动数据。根据科学家的说法，OMEN也遭受了明显的沟通瓶颈，从而降低了性能。 Luisier说：“该软件已经在半导体行业中使用，但是在数值算法和并行化方面还有很大的改进空间。”
到目前为止，如Luisier所解释的那样，OMEN的并行化是根据电热问题的物理原理设计的。现在，博士学生Alexandros Ziogas和博士后Tal Ben-Nun(在苏黎世联邦理工学院可扩展并行计算实验室负责人Hoefler的领导下工作)没有研究物理学，而是研究数据之间的依赖性。他们根据这些依赖关系有效地重新组织了计算操作，而无需考虑底层物理原理。在优化代码方面，他们得到了世界上最强大的两台超级计算机的帮助：瑞士国家超级计算中心(CSCS)的“ Piz Daint”和美国橡树岭国家实验室的“ Summit”。世界上最快的超级计算机。根据研究人员的说法，由此产生的名为DaCe OMEN的代码产生的仿真结果与原始OMEN软件的结果一样精确。
据报道，DaCe OMEN首次使研究人员能够在相同数量的处理器上进行十倍于10,000个原子组成的晶体管的逼真的仿真，并且比原始方法快14倍。 1000个原子总体而言，DaCe OMEN比OMEN的效率高出两个数量级：在Summit上，可以仿真速度高达140倍的逼真的晶体管，并具有每秒85.45 petaflops的持续性能，这确实可以做到。因此在4,560个计算机节点上具有双精度。计算速度的极大提高为研究人员赢得了戈登·贝尔奖。
以数据为中心的编程
科学家通过应用由Hoefler研究小组开发的以数据为中心的并行编程（DAPP）原理实现了这一优化。在此，目的是最小化数据传输以及因此处理器之间的通信。 “这种类型的程序设计使我们不仅可以非常准确地确定在程序的各个级别上可以改进此通信的地方，还可以确定如何在单个状态的计算范围内调整特定的计算密集型部分，即计算内核。 ，”本农说。这种多级方法可以优化应用程序，而不必每次都重写它。
还可以在不修改原始计算的情况下以及针对任何所需的计算机体系结构来优化数据移动。 Hoefler说：“当我们针对目标架构优化代码时，我们现在只是从性能工程师的角度而不是程序员的角度进行更改，即将科学问题转化为代码的研究人员。”他说，这导致在计算机科学家和跨学科程序员之间建立非常简单的界面。
DaCe OMEN的应用表明，在纳米晶体管通道的末端附近产生的热量最多，并揭示了热量如何从那里扩散并影响整个系统。科学家们相信，这种用于模拟此类电子元件的新工艺具有多种潜在应用。锂电池的生产就是一个例子，当锂电池过热时，这可能会导致一些令人不快的意外。