Revolucionāras mikroshēmas no Drēzdenes: AI tagad kļūst energoefektīvs!

Revolucionāras mikroshēmas no Drēzdenes: AI tagad kļūst energoefektīvs!

Mākslīgā intelekta (AI) strauji mainīgajā pasaulē izmantotās aparatūras efektivitātei ir galvenā loma. Šeit tiek izmantots Minhenes Tehniskās universitātes (TUM) izstrādātais tehniskais jauninājums. Jauna mikroshēma ar nosaukumu “AI Pro” tika ražota sadarbībā ar Global Foundries Drēzdenē. Šo mikroshēmu raksturo tās īpašās īpašības, kas to atšķir no parastajām AI mikroshēmām.

"AI Pro" mikroshēma apvieno skaitļošanas un uzglabāšanas vienības, kas ir ievērojams uzlabojums salīdzinājumā ar tradicionālajām arhitektūrām. Tas darbojas pēc “hiperdimensionālās skaitļošanas” principa, kas ļauj atpazīt līdzības un modeļus, neizmantojot miljoniem datu kopu. Piemēram, mikroshēma var noteikt, ka automašīnai ir četri riteņi un tā brauc pa ceļu, neprasot neskaitāmus attēlus. Šī iespēja nodrošina ne tikai ātrāku datu apstrādi, bet arī milzīgu enerģijas taupīšanas potenciālu.

Energoefektivitāte fokusā

Ar enerģijas patēriņu tikai 24 mikrodžouli uz noteiktu treniņu, "AI Pro" mikroshēmai ir nepieciešams ārkārtīgi maz, salīdzinot ar citām mikroshēmām, kas patērē 10 līdz 100 reizes vairāk enerģijas. Pašreizējām mākslīgā intelekta tehnoloģijām, īpaši jaudīgajām Nvidia mikroshēmām, ir ievērojama enerģijas apetīte. Šīs mikroshēmas darbina lielus datu centrus, kas patērē tikpat daudz elektroenerģijas kā mazās pilsētās – tipiskam datu centram ir nepieciešams aptuveni tikpat daudz enerģijas kā 100 000 māju. Šajā kontekstā īpaši svarīgi ir centieni izstrādāt neiromorfiskus datorus, kas darbojas pēc cilvēka smadzeņu modeļa. Cilvēka smadzenes darbojas ar spuldzes enerģiju, kas ir milzīga atšķirība no mūsdienās nepieciešamajām enerģijas izmaksām.

Inženieri Drēzdenē strādā pie risinājumiem, kas būtiski palielinātu energoefektivitāti. Šajos neiromorfajos datoros tiek izmantoti mākslīgie neironi, kas tiek aktivizēti tikai tad, kad tie ir nepieciešami. Stīvs Furbers, neiromorfo sistēmu aizstāvis, uzskata šo tehnoloģiju par potenciālu risinājumu lielajam enerģijas patēriņam, kas pašlaik ir saistīts ar AI attīstību. Īpaša uzmanība tiek pievērsta inovatīvām ierīcēm, kas darbojas tieši malā, t.i., tuvu lietotājam. Tas ne tikai samazina izmaksas, bet arī samazina nepieciešamību pārsūtīt datus uz mākoni.

Datu drošības apsvērumi

Vēl viena “AI Pro” mikroshēmas priekšrocība ir datu apstrāde tieši ierīcē. Sensitīvi dati joprojām tiek saglabāti, samazinot kiberdrošības un interneta savienojamības problēmas. Šādas mikroshēmas ir īpaši pielāgotas lietojumprogrammām, piemēram, svarīgu datu apstrādei, izmantojot viedpulksteņus vai dronu navigāciju. Profesors Amrouch no TUM uzsver, ka nākotne pieder cilvēkiem, kuriem pieder aparatūra, kas uzsver vietējās datu apstrādes nozīmi.

Līdz ar neiromorfo tehnoloģiju sasniegumiem parādās arvien vairāk lietojumprogrammu, kurām nepieciešamas specializētas mikroshēmas. Francijas uzņēmums Spinncloud spēris vēl vienu nozīmīgu soli cilvēka smadzeņu funkciju atdarināšanas virzienā ar neiromorfo superdatoru Spinnaker 2. Šī sistēma būs pieejama no 2025. gada maija un ļaus simulēt līdz pat desmit miljardiem mākslīgo neironu, lai strādātu vēl efektīvāk. Tomēr tehnoloģija atpaliek no GPU datoriem, jo ​​īpaši veicot apmācību intensīvus uzdevumus, piemēram, valodu modeļus. Notiek darbs, lai uzlabotu reakcijas laiku, taču joprojām trūkst “slepkavas lietotnes”, kas skaidri parāda priekšrocības.

Pasaules pieprasījums pēc ilgtspējīgākām tehnoloģijām pieaugs, jo datu apjoms turpinās pieaugt. Tāpēc neiromorfā skaitļošana piedāvā ne tikai daudzsološu risinājumu energoefektivitātei, bet arī veidu, kā integrēt AI ar akumulatoru darbināmās ierīcēs. Tādas iniciatīvas kā Fraunhofer IIS projekts "Neuromorphic Computing" parāda, ka uzmanība tiek pievērsta mērogojamu un konfigurējamu risinājumu izstrādei, kas ir paredzēti, lai attīstītos saskaņā ar Mūra likumu. Ideja par resursietilpīgu AI uzdevumu apstrādi lokāli varētu būtiski uzlabot datu aizsardzību un datu centriem nepieciešamo enerģijas daudzumu nākotnē.

Tāpēc mēs varam būt jaunas mākslīgā intelekta energoefektivitātes ēras sākumā, ko izšķirīgi veidos progresīvā neiromorfo sistēmu attīstība un tādu mikroshēmu kā “AI Pro” optimizācija.