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Computación superconductora

La lógica superconductora se refiere a una clase de circuitos lógicos o puertas lógicas que utilizan las propiedades únicas de los superconductores , incluidos los cables de resistencia cero, los interruptores de unión Josephson ultrarrápidos y la cuantificación del flujo magnético (fluxoide). A partir de 2023, la computación superconductora es una forma de computación criogénica , ya que los circuitos electrónicos superconductores requieren enfriamiento a temperaturas criogénicas para su funcionamiento, generalmente por debajo de los 10  kelvin . A menudo, la computación superconductora se aplica a la computación cuántica , con una aplicación importante conocida como computación cuántica superconductora .

Los circuitos lógicos digitales superconductores utilizan cuantos de flujo único (SFQ), también conocidos como cuantos de flujo magnético , para codificar, procesar y transportar datos. Los circuitos SFQ están formados por uniones Josephson activas y elementos pasivos como inductores, resistencias, transformadores y líneas de transmisión. Mientras que los voltajes y los capacitores son importantes en los circuitos lógicos de semiconductores como CMOS , las corrientes y los inductores son más importantes en los circuitos lógicos SFQ. La energía puede ser suministrada por corriente continua o corriente alterna , dependiendo de la familia lógica SFQ.

Conceptos fundamentales

La principal ventaja de la computación superconductora es la eficiencia energética mejorada en comparación con la tecnología CMOS convencional . Gran parte de la energía consumida y el calor disipado por los procesadores convencionales proviene del movimiento de información entre elementos lógicos en lugar de las operaciones lógicas reales. Debido a que los superconductores tienen resistencia eléctrica cero , se requiere poca energía para mover bits dentro del procesador. Se espera que esto resulte en ahorros de consumo de energía de un factor de 500 para una computadora de exaescala . [1] A modo de comparación, en 2014 se estimó que una computadora de 1 exa FLOPS construida con lógica CMOS consume unos 500 megavatios de energía eléctrica. [2] La lógica superconductora puede ser una opción atractiva para CPU ultrarrápidas, donde los tiempos de conmutación se miden en picosegundos y las frecuencias de operación se acercan a los 770 GHz. [3] [4] Sin embargo, dado que la transferencia de información entre el procesador y el mundo exterior aún disipa energía, la computación superconductora se consideró adecuada para tareas de computación intensiva donde los datos permanecen en gran medida en el entorno criogénico, en lugar de aplicaciones de big data donde grandes cantidades de información se transmiten desde fuera del procesador. [1]

Como la lógica superconductora admite arquitecturas y algoritmos de máquinas digitales estándar, la base de conocimientos existente para la computación CMOS seguirá siendo útil para construir computadoras superconductoras. Sin embargo, dada la menor disipación de calor, puede permitir innovaciones como el apilamiento tridimensional de componentes. Sin embargo, como requieren inductores , es más difícil reducir su tamaño. A partir de 2014, los dispositivos que utilizan niobio como material superconductor que opera a 4 K se consideraron de última generación. Los desafíos importantes para el campo fueron la memoria criogénica confiable, así como pasar de la investigación sobre componentes individuales a la integración a gran escala. [1]

El recuento de uniones Josephson es una medida de la complejidad de un circuito o dispositivo superconductor, similar al recuento de transistores utilizado para los circuitos integrados de semiconductores.

Historia

La Agencia de Seguridad Nacional de Estados Unidos lleva investigando sobre computación superconductora desde mediados de la década de 1950. Sin embargo, el progreso no ha podido seguir el ritmo del aumento del rendimiento de la tecnología CMOS estándar. En 2016 no existen computadoras superconductoras comerciales, aunque la investigación y el desarrollo continúan. [5]

La investigación a mediados de la década de 1950 y principios de la de 1960 se centró en el criotrón inventado por Dudley Allen Buck , pero las temperaturas del helio líquido y el lento tiempo de conmutación entre estados superconductores y resistivos hicieron que se abandonara esta investigación. En 1962, Brian Josephson estableció la teoría detrás del efecto Josephson , y en pocos años IBM había fabricado la primera unión Josephson. IBM invirtió mucho en esta tecnología desde mediados de la década de 1960 hasta 1983. [6] A mediados de la década de 1970, IBM había construido un dispositivo de interferencia cuántica superconductor utilizando estas uniones, trabajando principalmente con uniones basadas en plomo y luego cambiando a uniones de plomo/niobio. En 1980, IBM anunció la revolución de la computadora Josephson a través de la portada de la edición de mayo de Scientific American. Una de las razones que justificaron una inversión a tan gran escala radica en que se esperaba que la ley de Moore, enunciada en 1965, se desacelerara y alcanzara una meseta "pronto". Sin embargo, por un lado la ley de Moore mantuvo su validez, mientras que los costos de mejorar los dispositivos superconductores fueron básicamente asumidos en su totalidad por IBM y esta última, por grande que fuera, no podía competir con todo el mundo de los semiconductores que proporcionaba recursos casi ilimitados. [7] Por lo tanto, el programa se cerró en 1983 porque la tecnología no se consideró competitiva con la tecnología de semiconductores estándar. El Ministerio de Comercio Internacional e Industria japonés financió un esfuerzo de investigación en superconductores desde 1981 a 1989 que produjo el ETL-JC1, que era una máquina de 4 bits con 1.000 bits de RAM. [5]

En 1983, Bell Labs creó uniones Josephson de óxido de niobio/ aluminio que eran más confiables y fáciles de fabricar. En 1985, el esquema de lógica cuántica de flujo único rápido , que había mejorado la velocidad y la eficiencia energética , fue desarrollado por investigadores de la Universidad Estatal de Moscú . Estos avances llevaron al proyecto Hybrid Technology Multi-Threaded de los Estados Unidos, iniciado en 1997, que buscaba superar a los semiconductores convencionales en la escala de computación de petaflop. Sin embargo, el proyecto se abandonó en 2000, y la primera computadora petaflop convencional se construyó en 2008. Después de 2000, la atención se centró en la computación cuántica superconductora . La introducción en 2011 de la lógica cuántica recíproca por Quentin Herr de Northrop Grumman , así como la cuántica de flujo único rápido energéticamente eficiente por Hypres, se consideraron avances importantes. [5]

El impulso a la computación a exaescala que comenzó a mediados de la década de 2010, tal como se codificó en la Iniciativa Nacional de Computación Estratégica , fue visto como una oportunidad para la investigación en computación superconductora, ya que se esperaba que las computadoras a exaescala basadas en tecnología CMOS requirieran cantidades imprácticas de energía eléctrica. La Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada de Inteligencia , formada en 2006, actualmente coordina los esfuerzos de investigación y desarrollo de la Comunidad de Inteligencia de los EE. UU. en computación superconductora. [5]

Técnicas de computación convencionales

A pesar de que los nombres de muchas de estas técnicas contienen la palabra "cuántica", no son necesariamente plataformas para la computación cuántica . [ cita requerida ]

Cuántico de flujo único rápido (RSFQ)

La lógica superconductora de flujo cuántico rápido de flujo único (RSFQ) se desarrolló en la Unión Soviética en la década de 1980. [8] La información se transmite por la presencia o ausencia de un flujo cuántico rápido de flujo único (SFQ). Las uniones Josephson se amortiguan críticamente , generalmente mediante la adición de una resistencia en derivación de tamaño adecuado, para hacer que se conmuten sin histéresis. Las señales de reloj se proporcionan a las puertas lógicas mediante pulsos de voltaje SFQ distribuidos por separado.

La energía se obtiene mediante corrientes de polarización distribuidas mediante resistencias que pueden consumir más de 10 veces más energía estática que la energía dinámica utilizada para el cálculo. La simplicidad de utilizar resistencias para distribuir corrientes puede ser una ventaja en circuitos pequeños y el RSFQ sigue utilizándose para muchas aplicaciones en las que la eficiencia energética no es de importancia crítica.

RSFQ se ha utilizado para construir circuitos especializados para aplicaciones de alto rendimiento y numéricamente intensivas, como receptores de comunicaciones y procesamiento de señales digitales.

Las uniones Josephson en los circuitos RSFQ están polarizadas en paralelo. Por lo tanto, la corriente de polarización total crece linealmente con el número de uniones Josephson. Esto presenta actualmente la principal limitación en la escala de integración de los circuitos RSFQ, que no supera unas pocas decenas de miles de uniones Josephson por circuito.

LR-RSFQ

La reducción de la resistencia (R) utilizada para distribuir corrientes en circuitos RSFQ tradicionales y la adición de un inductor (L) en serie pueden reducir la disipación de potencia estática y mejorar la eficiencia energética. [9] [10]

RSFQ de baja tensión (LV-RSFQ)

La reducción del voltaje de polarización en los circuitos RSFQ tradicionales puede reducir la disipación de potencia estática y mejorar la eficiencia energética. [11] [12]

Tecnología cuántica de flujo único de eficiencia energética (ERSFQ/eSFQ)

La lógica cuántica de flujo único rápido eficiente (ERSFQ) se desarrolló para eliminar las pérdidas de potencia estática de RSFQ al reemplazar las resistencias de polarización con conjuntos de inductores y uniones Josephson limitadoras de corriente. [13] [14]

La lógica cuántica de flujo único eficiente (eSFQ) también funciona con corriente continua, pero se diferencia de ERSFQ en el tamaño del inductor limitador de corriente de polarización y en cómo se regulan las uniones Josephson limitadoras. [15]

Lógica cuántica recíproca (RQL)

La lógica cuántica recíproca (RQL) se desarrolló para solucionar algunos de los problemas de la lógica RSFQ. La RQL utiliza pares recíprocos de pulsos SFQ para codificar un "1" lógico. Tanto la potencia como el reloj se proporcionan mediante señales de corriente alterna multifásica . Las puertas RQL no utilizan resistencias para distribuir la potencia y, por lo tanto, disipan una potencia estática insignificante. [16]

Las principales puertas RQL incluyen: AndOr, AnotB, Set/Reset (con lectura no destructiva), que juntas forman un conjunto lógico universal y proporcionan capacidades de memoria. [17]

Parámetro de flujo cuántico adiabático (AQFP)

La lógica de parámetros de flujo cuántico adiabático (AQFP) se desarrolló para un funcionamiento energéticamente eficiente y funciona con corriente alterna. [18] [19]

El 13 de enero de 2021, se anunció que un prototipo de procesador basado en AQFP de 2,5 GHz llamado MANA (Monolithic Adiabatic iNtegration Architecture) había logrado una eficiencia energética 80 veces mayor que la de los procesadores de semiconductores tradicionales, incluso teniendo en cuenta la refrigeración. [20]

Técnicas de computación cuántica

La computación cuántica superconductora es una implementación prometedora de la tecnología de la información cuántica que implica electrodos superconductores nanofabricados acoplados a través de uniones Josephson . Como en un electrodo superconductor, la fase y la carga son variables conjugadas . Existen tres familias de cúbits superconductores, dependiendo de si la carga, la fase o ninguna de las dos son buenos números cuánticos. Estos se denominan respectivamente cúbits de carga , cúbits de flujo y cúbits híbridos.

Véase también

Referencias

  1. ^ abc Joneckis, Lance; Koester, David; Alspector, Joshua (1 de enero de 2014). "Una mirada inicial a las tecnologías informáticas alternativas para la comunidad de inteligencia" (PDF) . Instituto de Análisis de Defensa. págs. 15-16, 24-25, 47-50. Archivado desde el original el 4 de junio de 2016. Consultado el 22 de abril de 2016 .
  2. ^ Kogge P (2011). "Los éxitos en los fracasos", IEEE Spectrum, vol. 48, págs. 48–54, 2011.
  3. ^ Courtland R (2011). "Superconductor Logic Goes Low-Power", IEEE Spectrum, 22 de junio de 2011
  4. ^ Holmes DS, Ripple AL, Manheimer MA (2013). "Computación superconductora energéticamente eficiente: presupuestos y requisitos de potencia", IEEE Trans. Appl. Supercond., vol. 23, 1701610, junio de 2013.
  5. ^ abcd Brock, David C. (24 de abril de 2016). "¿Construirá finalmente la NSA su computadora espía superconductora?". IEEE Spectrum . Consultado el 21 de abril de 2016 .
  6. ^ Gallagher, William J.; Harris, Erik P.; Ketchen, Mark B. (julio de 2012). "Superconductividad en IBM: una revisión del centenario: Parte I: Aplicaciones de dispositivos y computadoras superconductoras, IEEE/CSC y ESAS EUROPEAN SUPERCONDUCTIVITY NEWS FORUM, n.º 21" (PDF) . snf.ieeecsc.org . Consejo IEEE sobre superconductividad. Archivado desde el original (PDF) el 24 de diciembre de 2022 . Consultado el 10 de junio de 2023 .
  7. ^ N. De Liso, G. Filatrella, D. Gagliardi, C. Napoli (2020). "Números fríos: supercomputadoras superconductoras y anomalía presuntiva", Industrial and Corporate Change, vol. 29, núm. 2, pp.485-505, 2020.
  8. ^ Likharev KK, Semenov VK (1991). "Familia de lógica/memoria RSFQ: una nueva tecnología de unión Josephson para sistemas digitales con frecuencias de reloj de sub-terahercios", IEEE Transactions on Applied Superconductivity, vol. 1, n.º 1, marzo de 1991, págs. 3-28.
  9. ^ Yamanashi Y, Nishigai T y Yoshikawa N (2007). "Estudio de la técnica de carga LR para circuitos cuánticos de flujo único de baja potencia", IEEE Trans. Appl. Supercond., vol. 17, págs. 150-153, junio de 2007.
  10. ^ Ortlepp T, Wetzstein O, Engert S, Kunert J, Toepfer H (2011). "Reducción del consumo de energía en la electrónica superconductora", IEEE Transactions on Applied Superconductivity, vol. 21, n.º 3, págs. 770-775, junio de 2011.
  11. ^ Tanaka M, Ito M, Kitayama A, Kouketsu T, Fujimaki A (2012). "Operación a 18 GHz y 4,0 aJ/bit de registros de desplazamiento cuántico de flujo único rápido y de energía ultrabaja", Jpn. J. Appl. Phys. 51 053102, mayo de 2012.
  12. ^ Tanaka M, Kitayama A, Koketsu T, Ito M, Fujimaki A (2013). "Circuitos RSFQ de bajo consumo de energía impulsados ​​por bajos voltajes", IEEE Trans. Aplica. Supercond., vol. 23, núm. 3, págs. 1701104, junio de 2013.
  13. ^ Mukhanov OA (2011). "Tecnología cuántica de flujo único energéticamente eficiente", IEEE Transactions on Applied Superconductivity, vol. 21, n.º 3, págs. 760-769, junio de 2011.
  14. ^ DE Kirichenko, S Sarwana, AF Kirichenko (2011). "Polarización de disipación de potencia estática cero de circuitos RSFQ", IEEE Transactions on Applied Superconductivity, vol. 21, n.º 3, págs. 776-779, junio de 2011.
  15. ^ Volkmann MH, Sahu A, Fourie CJ y Mukhanov OA (2013). "Implementación de circuitos digitales cuánticos de flujo único energéticamente eficientes (eSFQ) con operación sub-aJ/bit", Supercond. Sci. Technol. 26 (2013) 015002.
  16. ^ Herr QP, Herr AY, Oberg OT y Ioannidis AG (2011). "Lógica de superconductores de potencia ultrabaja", J. Appl. Phys. vol. 109, págs. 103903-103910, 2011.
  17. ^ Oberg OT (2011). Circuitos lógicos superconductores que funcionan con cuantos de flujo magnético recíproco, Universidad de Maryland, Departamento de Física, tesis doctoral.
  18. ^ Takeuchi N, Ozawa D, Yamanashi Y y Yoshikawa N (2013). "Un parametrón de flujo cuántico adiabático como dispositivo lógico de potencia ultrabaja", Supercond. Sci. Technol. 26 035010.
  19. ^ Takeuchi N, Yamanashi Y y Yoshikawa N (2015). "Eficiencia energética de la lógica de superconductores adiabáticos", Supercond. Sci. Technol. 28 015003, enero de 2015.
  20. ^ "¿Microprocesadores superconductores? Resulta que son ultraeficientes". 13 de enero de 2021. Consultado el 25 de mayo de 2021. El prototipo de 2,5 GHz utiliza 80 veces menos energía que su homólogo semiconductor, incluso teniendo en cuenta la refrigeración... Si bien existen microprocesadores semiconductores adiabáticos, el nuevo prototipo de microprocesador, llamado MANA (Arquitectura de integración adiabática monolítica), es el primer microprocesador superconductor adiabático del mundo. Está compuesto de niobio superconductor y se basa en componentes de hardware llamados parámetros de flujo cuántico adiabático (AQFP). Cada AQFP está compuesto por unos pocos interruptores de unión Josephson de acción rápida, que requieren muy poca energía para soportar la electrónica superconductora. El microprocesador MANA consta de más de 20.000 uniones Josephson (o más de 10.000 AQFP) en total.

Enlaces externos