Дослідники у галузі інженерії з Університету штату Міннесота розробили передовий апаратний пристрій, який може зменшити споживання енергії в обчислювальних програмах штучного інтелекту щонайменше в 1000 разів
Вчені створили пристрій, що зменшує енергоспоживання ШІ в 1000 разів Фото: chatgpt.com
Зі зростанням попиту на застосування штучного інтелекту дослідники шукають способи створити більш енергоефективний процес, зберігаючи при цьому високу продуктивність і низькі витрати. Зазвичай процеси машинного або штучного інтелекту складаються з передачі даних між логікою (де інформація обробляється в системі) і пам’яттю (де дані зберігаються), споживаючи велику кількість енергії та потужності.
Команда дослідників з Науково-інженерного коледжу Університету Міннесоти продемонструвала нову модель, в якій дані ніколи не залишають пам’ять, під назвою «обчислювальна пам’ять з довільним доступом» (CRAM).
«Ця робота є першою експериментальною демонстрацією CRAM, де дані можуть оброблятися повністю в межах масиву пам’яті без необхідності залишати сітку, в якій комп’ютер зберігає інформацію», — сказав Янг Лв (Yang Lv), докторант кафедри електротехніки та комп’ютерної інженерії Університету Міннесоти і перший автор статті.
У березні 2024 року Міжнародне енергетичне агентство (МЕА) опублікувало глобальний прогноз використання енергії, згідно з яким споживання для ШІ, ймовірно, подвоїться з 460 терават-годин (ТВт-год) у 2022 році до 1000 ТВт-год у 2026 році. Це приблизно еквівалентно споживанню електроенергії всієї Японії.
За оцінками вчених, CRAM знизить енергоспоживання в 1000 разів. При цьому деякі тести демонструють економію енергії у 2500 та 1700 разів порівняно з традиційними методами.
Спеціально розроблений апаратний пристрій допоможе штучному інтелекту бути більш енергоефективним. Фото: Університет Міннесоти
Цікаве по темі: Учені знайшли спосіб створити швидші та ефективніші чипи
За словами науковців, це дослідження тривало понад два десятиліття.
«Наша початкова концепція використання комірок пам’яті безпосередньо для обчислень 20 років тому вважалася божевільною, — сказав Цзянь-Пін Ван, старший автор статті. — З прогресивною групою студентів і справді міждисциплінарною командою викладачів, створеною в Університеті Міннесоти (від фізики, матеріалознавства, комп’ютерних наук та інженерії, до моделювання та бенчмаркінгу і створення апаратного забезпечення) — ми змогли отримати позитивні результати і тепер продемонстрували, що така технологія здійсненна і готова до впровадження в техніку».
Це дослідження є частиною послідовних і довготривалих зусиль, що ґрунтуються на новаторських запатентованих дослідженнях Цзянь-Пін Вана та його колег у галузі магнітних тунельних переходів (MTJ) — наноструктурованих пристроїв, які використовуються для вдосконалення жорстких дисків, датчиків та інших мікроелектронних систем, включаючи магнітну пам’ять з довільним доступом (MRAM), що використовується у вбудованих системах, таких як мікроконтролери та смарт-годинники.
«Як надзвичайно енергоефективна цифрова обчислювальна основа в пам’яті, CRAM є дуже гнучкою в тому сенсі, що обчислення можуть виконуватися в будь-якій комірці масиву пам’яті. Відповідно, ми можемо змінювати конфігурацію CRAM, щоб найкраще відповідати потребам продуктивності різноманітних алгоритмів штучного інтелекту, — говорить Уля Карпузку (Ulya Karpuzcu), експертка з архітектури обчислень, співавторка статті та доцентка кафедри електротехніки та комп’ютерної інженерії в Університеті Міннесоти. — Він є більш енергоефективним, ніж традиційні будівельні блоки для сучасних систем ШІ».
Наразі команда планує співпрацювати з лідерами напівпровідникової індустрії, в тому числі в Міннесоті, для проведення масштабних демонстрацій та виробництва апаратного забезпечення, необхідного для розвитку функціональності штучного інтелекту.
Дослідження опубліковане в npj Unconventional Computing, рецензованому науковому журналі, що видається Nature.
Ознайомтеся з іншими популярними матеріалами:
Створено ШІ-чип, який конкуруватиме з Intel: чим особливий
Чип Neuralink вживлять в мозок ще одній людині — Ілон Маск
Meta створює нове покоління ШІ-чипів: що вони робитимуть
За матеріалами scitechdaily.com.
Telegram
Viber