Исследователи в области инженерии из Университета штата Миннесота разработали передовое аппаратное устройство, которое может уменьшить потребление энергии в вычислительных программах искусственного интеллекта по меньшей мере в 1000 раз
Ученые создали устройство, уменьшающее энергопотребление ИИ в 1000 раз Фото: chatgpt.com
С ростом спроса на применение искусственного интеллекта исследователи ищут способы создать более энергоэффективный процесс, сохраняя при этом высокую производительность и низкие затраты. Обычно процессы машинного или искусственного интеллекта состоят из передачи данных между логикой (где информация обрабатывается в системе) и памятью (где данные хранятся), потребляя большое количество энергии и мощности.
Команда исследователей из Научно-инженерного колледжа Университета Миннесоты продемонстрировала новую модель, в которой данные никогда не покидают память, под названием «вычислительная память с произвольным доступом» (CRAM).
«Эта работа является первой экспериментальной демонстрацией CRAM, где данные могут обрабатываться полностью в пределах массива памяти без необходимости покидать сетку, в которой компьютер хранит информацию», — сказал Янг Лв (Yang Lv), докторант кафедры электротехники и компьютерной инженерии Университета Миннесоты и первый автор статьи.
В марте 2024 года Международное энергетическое агентство (МЭА) опубликовало глобальный прогноз использования энергии, согласно которому потребление для ИИ, вероятно, удвоится с 460 тераватт-часов (ТВт-ч) в 2022 году до 1000 ТВт-ч в 2026 году. Это примерно эквивалентно потреблению электроэнергии всей Японии.
По оценкам ученых, CRAM снизит энергопотребление в 1000 раз. При этом некоторые тесты демонстрируют экономию энергии в 2500 и 1700 раз по сравнению с традиционными методами.
Специально разработанное аппаратное устройство поможет искусственному интеллекту быть более энергоэффективным. Фото: Университет Миннесоты
Интересное по теме: Ученые нашли способ создать более быстрые и эффективные чипы
По словам ученых, это исследование длилось более двух десятилетий.
«Наша первоначальная концепция использования ячеек памяти непосредственно для вычислений 20 лет назад считалась сумасшедшей, — сказал Цзянь-Пин Ван, старший автор статьи. — С прогрессивной группой студентов и действительно междисциплинарной командой преподавателей, созданной в Университете Миннесоты (от физики, материаловедения, компьютерных наук и инженерии, до моделирования и бенчмаркинга и создания аппаратного обеспечения) — мы смогли получить положительные результаты и теперь продемонстрировали, что такая технология осуществима и готова к внедрению в технику».
Это исследование является частью последовательных и долговременных усилий, основанных на новаторских запатентованных исследованиях Цзянь-Пин Вана и его коллег в области магнитных туннельных переходов (MTJ) — наноструктурированных устройств, которые используются для совершенствования жестких дисков, датчиков и других микроэлектронных систем, включая магнитную память с произвольным доступом (MRAM), используемую во встроенных системах, таких как микроконтроллеры и смарт-часы.
«Как чрезвычайно энергоэффективная цифровая вычислительная основа в памяти, CRAM является очень гибкой в том смысле, что вычисления могут выполняться в любой ячейке массива памяти. Соответственно, мы можем менять конфигурацию CRAM, чтобы лучше всего соответствовать потребностям производительности различных алгоритмов искусственного интеллекта, — говорит Уля Карпузку (Ulya Karpuzcu), эксперт по архитектуре вычислений, соавтор статьи и доцент кафедры электротехники и компьютерной инженерии в Университете Миннесоты. — Он является более энергоэффективным, чем традиционные строительные блоки для современных систем ИИ».
Сейчас команда планирует сотрудничать с лидерами полупроводниковой индустрии, в том числе в Миннесоте, для проведения масштабных демонстраций и производства аппаратного обеспечения, необходимого для развития функциональности искусственного интеллекта.
Исследование опубликовано в npj Unconventional Computing, рецензируемом научном журнале, издаваемом Nature.
Ознакомьтесь с другими популярными материалами:
Создан ИИ-чип, который будет конкурировать с Intel: чем особенный
Чип Neuralink вживят в мозг еще одному человеку — Илон Маск
Meta создает новое поколение ИИ-чипов: что они будут делать
По материалам scitechdaily.com.
Telegram
Viber