Революционни чипове от Дрезден: AI вече става енергийно ефективен!

Революционни чипове от Дрезден: AI вече става енергийно ефективен!

В бързо развиващия се свят на изкуствения интелект (AI) ефективността на използвания хардуер играе централна роля. Това е мястото, където техническите иновации, разработени от Техническия университет в Мюнхен (TUM), влизат в действие. Нов чип, наречен „AI Pro“, е произведен в сътрудничество с Global Foundries в Дрезден. Този чип се характеризира със своите специални свойства, които го отличават от конвенционалните AI чипове.

Чипът “AI Pro” съчетава изчислителни единици и единици за съхранение, което представлява значително подобрение в сравнение с традиционните архитектури. Той работи на принципа на „хиперизмерното изчисление“, което му позволява да разпознава прилики и модели, без да има нужда от милиони набори от данни. Например, чипът може да открие, че кола има четири колела и се движи по пътя, без да се нуждае от безброй изображения. Тази способност води не само до по-бърза обработка на данни, но и до огромен потенциал за пестене на енергия.

Енергийната ефективност на фокус

С консумация на енергия от само 24 микроджаула за определена тренировка, чипът “AI Pro” изисква изключително малко в сравнение с други чипове, които консумират от 10 до 100 пъти повече енергия. Настоящите AI технологии, особено мощните чипове на Nvidia, имат значителен енергиен апетит. Тези чипове захранват големи центрове за данни, които използват толкова електричество, колкото малките градове - един типичен център за данни изисква приблизително толкова енергия, колкото 100 000 домове. В този контекст усилията за разработване на невроморфни компютри, които работят по модела на човешкия мозък, са особено актуални. Човешкият мозък работи с енергията на електрическа крушка, което е огромна разлика от енергийните разходи, необходими днес.

Инженерите в Дрезден работят върху решения за значително повишаване на енергийната ефективност. Тези невроморфни компютри използват изкуствени неврони, които се активират само когато са необходими. Стив Фърбър, защитник на невроморфните системи, вижда тази технология като потенциално решение за високата консумация на енергия, свързана в момента с разработките на AI. Особено внимание се обръща на иновативните способности на устройства, които работят директно на ръба, т.е. близо до потребителя. Това не само води до по-ниски разходи, но и минимизира необходимостта от прехвърляне на данни в облака.

Съображения за сигурност на данните

Друго предимство на чипа “AI Pro” е обработката на данни директно на устройството. Чувствителните данни остават на борда, намалявайки опасенията за киберсигурността и интернет свързаността. Такива чипове са специално пригодени за приложения като обработка на жизненоважни данни чрез смарт часовници или навигация с дронове. Професор Amrouch от TUM подчертава, че бъдещето принадлежи на хората, които притежават хардуера, което подчертава важността на локалната обработка на данни.

Наред с напредъка в невроморфната технология се появяват все повече и повече приложения, които изискват специализирани чипове. Френската компания Spinncloud направи още една значителна стъпка към имитирането на функциите на човешкия мозък с невроморфния суперкомпютър Spinnaker 2. Тази система ще бъде налична от май 2025 г. и ще направи възможно симулирането на до десет милиарда изкуствени неврони, за да работят още по-ефективно. Все пак технологията изостава от GPU компютрите - особено в производителността при интензивни за обучение задачи като езикови модели. Работи се за подобряване на времето за реакция, но все още липсва „убийствено приложение“, което ясно да демонстрира предимствата.

Глобалното търсене на по-устойчиви технологии ще се увеличи, тъй като обемът на данните продължава да расте. Следователно невроморфното изчисление предлага не само обещаващо решение за енергийна ефективност, но и начин за интегриране на AI в устройства, захранвани от батерии. Инициативи като проекта „Neuromorphic Computing“ от Fraunhofer IIS демонстрират фокуса върху разработването на мащабируеми и конфигурируеми решения, които са предназначени да се развиват в съответствие със закона на Мур. Идеята за локално обработване на ресурсоемки AI задачи може значително да подобри защитата на данните и количеството енергия, необходимо за центровете за данни в бъдеще.

Следователно може да сме в началото на нова ера на енергийна ефективност в AI, която ще бъде решително оформена от прогресивното развитие на невроморфните системи и оптимизирането на чипове като „AI Pro“.