Новый чип с искусственным интеллектом (ИИ) значительно повышает энергоэффективность с помощью новой системы материалов. Это должно сократить огромное потребление энергии ИИ путем имитации интегрированных методов обработки биологических нейронных сетей
Использование нейросетей в мире стремительно растет, как и количество энергии, которая для этого требуется. Прогнозы показывают, что к 2027 году на ИИ будет приходиться 0,5% мирового энергопотребления — это столько энергии, сколько требуют Нидерланды.
Доцент из Инженерного колледжа Университета штата Орегон Сьен Чае стремится уменьшить расходы электроэнергии новой технологией. Этот ИИ-чип потенциально может увеличить энергоэффективность в шесть раз, выравнивая вычисления и хранения данных способом, подобным биологическим нейронным сетям, и значительно уменьшая электрический след.
Читайте также: Ученые создали бетон, работающий как аккумулятор
В чем уникальность чипа
Микросхемы содержат компоненты, называемые мемристорами — сокращение от резисторов памяти. Большинство мемристоров изготовлены из простой материальной системы, состоящей из двух элементов. Но эти имеют новую материальную систему, известную как энтропийно-стабилизированные оксиды (ESO). Более полудюжины элементов составляют ESO, что позволяет точно настроить их возможности памяти.
«Чипы искусственного интеллекта предназначены для вычисления задач в памяти, что минимизирует перемещение данных между памятью и процессором; таким образом, они могут выполнять задачи ИИ с большей энергоэффективностью», — объясняет автор исследования.
Вас может заинтересовать: Ученые создали ультратонкий чип, в разы улучшающий камеру смартфона
Мемристоры подобны биологическим нейронным сетям, поскольку ни одна из них не имеет внешнего источника памяти. Поэтому энергия не теряется на перемещение данных изнутри наружу и обратно. Благодаря оптимизации состава ESO, который лучше всего подходит для конкретных задач ИИ, эти чипы могут выполнять задачи с гораздо меньшим энергопотреблением, чем центральный процессор компьютера.
Еще одно достижение заключается в том, что нейросети смогут обрабатывать информацию, которая зависит от времени, например данные для аудио и видео, благодаря настройке состава ESO, чтобы устройство могло работать в разных масштабах времени.
Напомним, компания TSMC создала новый метод производства чипов искусственного интеллекта A16 и заявляет об амбициозных планах обогнать лидера этой сферы — Intel.
Ознакомьтесь с другими популярными материалами:
Батареи в устройствах Apple могут стать в 100 раз мощнее
Ученые изобрели суперконденсаторы: чем они лучше обычных батарей
Robinhood открывает исследовательскую лабораторию искусственного интеллекта
По материалам SciTechDaily