Deux groupes de recherche de l'ETH Zurich ont développé une méthode capable de simuler de manière réaliste des dispositifs nanoélectroniques et leurs propriétés, rapidement et efficacement. Cela offre une lueur d'espoir pour l'industrie et les opérateurs de centres de données, qui sont tous deux aux prises avec la (sur)chauffe qui accompagne les transistors de plus en plus petits et puissants.

Les fabricants de puces assemblent déjà des transistors qui ne mesurent que quelques nanomètres de diamètre. Ils sont beaucoup plus petits qu'un cheveu humain, dont le diamètre est d'environ 20, 000 nanomètres dans le cas de brins plus fins. Maintenant, La demande de supercalculateurs de plus en plus puissants pousse l'industrie à développer des composants encore plus petits et pourtant plus puissants à la fois.

Cependant, en plus des lois physiques qui rendent plus difficile la construction de transistors ultra-scalés, le problème de la dissipation thermique sans cesse croissante met les fabricants dans une situation délicate, en partie à cause de la forte augmentation des besoins en refroidissement et de la demande d'énergie qui en résulte. Le refroidissement des ordinateurs représente déjà jusqu'à 40 % de la consommation d'énergie dans certains centres de données, comme le rapportent les groupes de recherche dirigés par les professeurs de l'ETH Torsten Hoefler et Mathieu Luisier dans leur dernière étude, qui, espèrent-ils, permettront de développer une meilleure approche. Avec leur étude, les chercheurs ont reçu le prix ACM Gordon Bell, le prix le plus prestigieux dans le domaine des supercalculateurs, qui est décerné chaque année à la SC Supercomputing Conference aux États-Unis.

Pour rendre les nanotransistors d'aujourd'hui plus efficaces, le groupe de recherche dirigé par Luisier du Integrated Systems Laboratory (IIS) de l'ETH Zurich simule des transistors à l'aide d'un logiciel nommé OMEN, qui est un simulateur de transport quantique.

OMEN exécute ses calculs sur la base de ce qu'on appelle la théorie fonctionnelle de la densité, permettant une simulation réaliste des transistors en résolution atomique et au niveau de la mécanique quantique. Cette simulation visualise comment le courant électrique circule à travers le nanotransistor et comment les électrons interagissent avec les vibrations du cristal, permettant ainsi aux chercheurs d'identifier précisément les endroits où la chaleur est produite. À son tour, OMEN fournit également des indices utiles sur les points à améliorer.

Améliorer les transistors à l'aide de simulations optimisées

Jusqu'à maintenant, les méthodes de programmation conventionnelles et les superordinateurs n'ont permis aux chercheurs de simuler la dissipation thermique que dans des transistors constitués d'environ 1, 000 atomes, car la communication de données entre les processeurs et les besoins en mémoire rendaient impossible la production d'une simulation réaliste d'objets plus volumineux.

La plupart des programmes informatiques ne passent pas le plus clair de leur temps à effectuer des opérations informatiques, mais plutôt déplacer des données entre les processeurs, mémoire principale et interfaces externes. Selon les scientifiques, OMEN a également souffert d'un goulot d'étranglement prononcé dans la communication, ce qui a réduit les performances. "Le logiciel est déjà utilisé dans l'industrie des semi-conducteurs, mais il y a une marge d'amélioration considérable en termes d'algorithmes numériques et de parallélisation, " dit Luisier.

Jusqu'à maintenant, la parallélisation d'OMEN a été conçue selon la physique du problème électro-thermique, comme l'explique Luisier. Maintenant, doctorat étudiant Alexandros Ziogas et le post-doctorant Tal Ben-Nun—travaillant sous Hoefler, directeur du Scalable Parallel Computing Laboratory de l'ETH Zurich - n'ont pas examiné la physique mais plutôt les dépendances entre les données. Ils ont réorganisé les opérations de calcul en fonction de ces dépendances, efficacement sans tenir compte de la physique sous-jacente. En optimisant le code, ils ont eu l'aide de deux des supercalculateurs les plus puissants au monde - "Piz Daint" au Centre national suisse de superinformatique (CSCS) et "Summit" au Laboratoire national d'Oak Ridge aux États-Unis, ce dernier étant le supercalculateur le plus rapide au monde. Selon les chercheurs, le code résultant, baptisé DaCe OMEN, a produit des résultats de simulation tout aussi précis que ceux du logiciel OMEN d'origine.

Pour la première fois, DaCe OMEN aurait permis aux chercheurs de produire une simulation réaliste de transistors dix fois plus gros, composé de 10, 000 atomes, sur le même nombre de processeurs et jusqu'à 14 fois plus rapide que la méthode d'origine n'en prenait pour 1, 000 atomes. Globalement, DaCe OMEN est plus efficace que OMEN de deux ordres de grandeur :sur Summit, il était possible de simuler, entre autres, un transistor réaliste jusqu'à 140 fois plus rapide avec une performance soutenue de 85,45 pétaflops par seconde - et effectivement pour le faire en double précision sur 4, 560 nœuds informatiques. Cette augmentation extrême de la vitesse de calcul a valu aux chercheurs le prix Gordon Bell.

Programmation centrée sur les données

Les scientifiques ont réalisé cette optimisation en appliquant les principes de la programmation parallèle centrée sur les données (DAPP), qui a été développé par le groupe de recherche de Hoefler. Ici, le but est de minimiser le transport des données et donc la communication entre les processeurs. "Ce type de programmation nous permet de déterminer très précisément non seulement où cette communication peut être améliorée à différents niveaux du programme, mais aussi comment nous pouvons régler des sections spécifiques à forte intensité de calcul, appelés noyaux de calcul, dans le calcul pour un seul état, " précise Ben-Nun. Cette approche multi-niveaux permet d'optimiser une application sans avoir à la réécrire à chaque fois.

Les mouvements de données sont également optimisés sans modifier le calcul d'origine et pour toute architecture informatique souhaitée. "Lorsque nous optimisons le code pour l'architecture cible, nous ne le changeons plus que du point de vue de l'ingénieur de performance, et non celui du programmeur, c'est-à-dire le chercheur qui traduit le problème scientifique en code, " dit Hoefler. Ceci, il dit, conduit à la mise en place d'une interface très simple entre informaticiens et programmeurs interdisciplinaires.

L'application de DaCe OMEN a montré que la plus grande partie de la chaleur est générée près de l'extrémité du canal du nanotransistor et a révélé comment elle se propage à partir de là et affecte l'ensemble du système. Les scientifiques sont convaincus que le nouveau procédé de simulation de composants électroniques de ce type a de multiples applications potentielles. Un exemple est dans la production de batteries au lithium, ce qui peut entraîner quelques mauvaises surprises lorsqu'elles surchauffent.