Novi memorijski čip mogao bi jednog dana učiniti da AI računari troše manje energije

Naučnici su razvili novi tip memorijske ćelije koja može da skladišti informacije i obavlja visokoefikasne, brze kalkulacije.

Nova vrsta ultrabrze memorije koristi optičke signale i magnete za efikasno procesiranje i skladištenje podataka. 

Memorijska ćelija omogućava korisnicima da vrše brze računarske operacije unutar samog memorijskog sklopa, kako je navedeno u radu objavljenom 23. oktobra u časopisu Nature Photonics. Veća brzina procesiranja i niska potrošnja energije mogli bi pomoći u skaliranju centara za podatke za sisteme veštačke inteligencije (AI).

„Mnogo energije i resursa se ulaže u proširivanje kapaciteta centara za podatke ili računske farme sa hiljadama grafičkih procesorskih jedinica (GPU) koje rade istovremeno“, rekao je koautor studije Nejtan Jangblod, elektroinženjer sa Univerziteta u Pitsburgu, za Live Science. „Rešenje dosad nije bilo da se stvari učine efikasnijim, već da se kupuje sve više GPU jedinica i koristi sve više energije. Ako optičke tehnologije mogu da reše neke od tih problema efikasnije i brže, to bi potencijalno smanjilo potrošnju energije i povećalo propusnu moć sistema za mašinsko učenje.“

Nova ćelija koristi magnetna polja kako bi usmerila dolazni svetlosni signal u pravcu kazaljke na satu ili suprotno od kazaljke, kroz rezonator u obliku prstena, komponentu koja pojačava svetlost određenih talasnih dužina, i šalje ga u jedan od dva izlazna porta. U zavisnosti od intenziteta svetlosti u svakom izlaznom portu, memorijska ćelija može kodirati broj između nule i jedan ili između nule i minus jedan. Za razliku od tradicionalnih memorijskih ćelija, koje kodiraju samo vrednosti nula ili jedan u jednom bitu informacija, nova ćelija može kodirati nekoliko ne-celobrojnih vrednosti, omogućavajući da se skladišti do 3,5 bita po ćeliji.

Ti signali svetlosti, u smeru kazaljke i suprotno od kazaljke, mogu se zamisliti kao „dva trkača na stazi koji trče u suprotnim smerovima; jednom je vetar u lice, a drugom u leđa, što omogućava jednom da ide brže od drugog,“ rekao je Jangblod. „Upoređujete brzinu kojom ta dva trkača trče oko staze, što vam omogućava da kodirate pozitivne i negativne brojeve.“

Brojevi koji nastaju iz ove trke oko rezonatora u obliku prstena mogli bi se koristiti za jačanje ili slabljenje veza između čvorova u veštačkim neuronskim mrežama, koje su algoritmi za mašinsko učenje i obrađuju podatke na način sličan ljudskom mozgu. To bi, na primer, moglo pomoći neuronskoj mreži da prepozna objekte na slici, rekao je Jangblod. Za razliku od tradicionalnih računara, koji vrše izračunavanja u centralnoj procesorskoj jedinici pa šalju rezultate u memoriju, nove memorijske ćelije obavljaju brze računarske operacije direktno unutar memorijskog sklopa. Računarstvo unutar memorije posebno je korisno za aplikacije poput veštačke inteligencije koje treba da obrade velike količine podataka vrlo brzo, rekao je Jangblod.

Istraživači su takođe pokazali izdržljivost magneto-optičkih ćelija. Izvršili su više od 2 milijarde ciklusa upisa i brisanja na ćelijama bez uočenog pada u performansama, što je 1.000 puta veće poboljšanje u odnosu na prethodne fotonske memorijske tehnologije, napisali su istraživači. Tipični fleš diskovi ograničeni su na između 10.000 i 100.000 ciklusa upisa i brisanja, rekao je Jangblod.

U budućnosti, Jangblod i njegovi saradnici se nadaju da će postaviti više ćelija na računski čip i pokušati sa naprednijim računarskim operacijama. 

Ova tehnologija bi jednog dana mogla pomoći u smanjenju količine energije potrebne za pokretanje sistema veštačke inteligencije, rekao je Jangblod.

Izvor: Livescience