Cercetătorii au dezvoltat un nou tip de dispozitiv de memorie despre care spun că ar putea reduce consumul de energie inteligenţă artificială (AI) cu cel puțin 1.000.
Numit memorie computațională cu acces aleatoriu (CRAM), noul dispozitiv efectuează calcule direct în celulele sale de memorie, eliminând nevoia de a transfera date în diferite părți ale unui computer.
În calculul tradițional, datele se deplasează în mod constant între procesor (unde sunt procesate datele) și memorie (unde sunt stocate datele) – în majoritatea computerelor acesta este modulul RAM. Acest proces este deosebit de consumator de energie în aplicațiile AI, care implică de obicei calcule complexe și cantități masive de date.
Conform cifre de la Agenția Internațională pentru Energieconsumul global de energie pentru IA s-ar putea dubla de la 460 terawați-oră (TWh) în 2022 la 1.000 TWh în 2026 – echivalentul consumului total de energie electrică al Japoniei.
Legate de: Intel dezvăluie cel mai mare „computer neuromorf” AI care imită creierul uman
Într-un studiu revizuit de colegi publicat pe 25 iulie în jurnal npj Calcul neconvenționalcercetătorii au demonstrat că CRAM ar putea îndeplini sarcini cheie AI, cum ar fi adunare scalară și înmulțirea matriceală în 434 nanosecunde, folosind doar 0,47 microjouli de energie. Aceasta este de aproximativ 2.500 de ori mai puțină energie în comparație cu sistemele de memorie convenționale care au componente logice și de memorie separate, au spus cercetătorii.
Cercetarea, care a durat 20 de ani, a primit sprijin financiar de la Agenția SUA pentru Proiecte de Cercetare Avansată pentru Apărare (DARPA), precum și de la Institutul Național de Standarde și Tehnologie, Fundația Națională pentru Știință și compania de tehnologie Cisco.
Jian-Ping Wangun autor principal al lucrării și profesor la departamentul de inginerie electrică și computerizată al Universității din Minnesota, a declarat că propunerea cercetătorilor de a folosi celule de memorie pentru calcul a fost inițial considerată „nebună”.
„Cu un grup de studenți în evoluție din 2003 și o adevărată echipă interdisciplinară de facultate construită la Universitatea din Minnesota – de la fizică, știința materialelor și inginerie, informatică și inginerie, până la modelare și benchmarking și crearea de hardware – [we] acum am demonstrat că acest tip de tehnologie este fezabil și este gata să fie încorporat în tehnologie”, a spus Wang în o declarație.
Cele mai eficiente dispozitive RAM folosesc de obicei patru sau cinci tranzistoare pentru a stoca un singur bit de date (fie 1, fie 0).
CRAM își obține eficiența din ceva numit „joncțiuni de tunel magnetic” (MTJ). Un MTJ este un dispozitiv mic care folosește rotația electronilor pentru a stoca date în loc să se bazeze pe sarcini electrice, cum ar fi memoria tradițională. Acest lucru îl face mai rapid, mai eficient din punct de vedere energetic și capabil să reziste mai bine la uzură decât cipurile de memorie convenționale precum RAM.
CRAM este, de asemenea, adaptabil la diferiți algoritmi AI, au spus cercetătorii, făcându-l o soluție flexibilă și eficientă din punct de vedere energetic pentru calculul AI.
Accentul se va îndrepta acum către industrie, unde echipa de cercetare speră să demonstreze CRAM la o scară mai largă și să lucreze cu companii de semiconductori pentru a extinde tehnologia.