Chip-uri revoluționare de la Dresda: AI devine acum eficient din punct de vedere energetic!

Chip-uri revoluționare de la Dresda: AI devine acum eficient din punct de vedere energetic!

În lumea în mișcare rapidă a inteligenței artificiale (AI), eficiența hardware-ului utilizat joacă un rol central. Aici intervine inovația tehnică dezvoltată de Universitatea Tehnică din München (TUM). Un nou cip numit „AI Pro” a fost fabricat în colaborare cu Global Foundries din Dresda. Acest cip se caracterizează prin proprietățile sale speciale care îl deosebesc de cipurile AI convenționale.

Cipul „AI Pro” combină unități de calcul și de stocare, ceea ce reprezintă o îmbunătățire semnificativă față de arhitecturile tradiționale. Funcționează pe principiul „calculaturii hiperdimensionale”, care îi permite să recunoască asemănările și modelele fără a fi nevoie de milioane de seturi de date. De exemplu, cipul poate detecta că o mașină are patru roți și călătorește pe șosea fără a avea nevoie de nenumărate imagini. Această capacitate nu numai că are ca rezultat o procesare mai rapidă a datelor, ci și un potențial enorm de economisire a energiei.

Eficiența energetică în atenție

Cu un consum de energie de doar 24 de microjouli pe antrenament definit, cipul „AI Pro” necesită extrem de puțin în comparație cu alte cipuri care consumă de 10 până la 100 de ori mai multă energie. Tehnologiile actuale AI, în special cipurile puternice de la Nvidia, au un apetit energetic semnificativ. Aceste cipuri alimentează centrele de date mari care folosesc la fel de multă energie electrică ca și orașele mici - un centru de date tipic necesită aproximativ la fel de multă energie ca 100.000 de case. În acest context, efortul de a dezvolta computere neuromorfe care funcționează pe modelul creierului uman este deosebit de relevant. Creierul uman funcționează cu energia unui bec, ceea ce reprezintă o diferență uriașă față de costurile energetice necesare astăzi.

Inginerii din Dresda lucrează la soluții pentru a crește semnificativ eficiența energetică. Aceste computere neuromorfe folosesc neuroni artificiali care sunt activați doar atunci când sunt necesari. Steve Furber, un avocat al sistemelor neuromorfe, vede această tehnologie ca o soluție potențială la consumul ridicat de energie asociat în prezent cu dezvoltarea AI. Se face referire în mod special la capacitatea inovatoare a dispozitivelor care funcționează direct la margine, adică aproape de utilizator. Acest lucru nu numai că are ca rezultat costuri mai mici, dar și minimizează nevoia de a transfera date în cloud.

Considerații de securitate a datelor

Un alt avantaj al cipului „AI Pro” este procesarea datelor direct pe dispozitiv. Datele sensibile rămân la bord, reducând preocupările privind securitatea cibernetică și conexiunea la internet. Astfel de cipuri sunt adaptate în special pentru aplicații precum procesarea datelor vitale prin ceasuri inteligente sau navigare cu drone. Profesorul Amrouch de la UTM subliniază că viitorul aparține oamenilor care dețin hardware-ul, ceea ce subliniază importanța prelucrării locale a datelor.

Odată cu progresele în tehnologia neuromorfă, apar tot mai multe aplicații care necesită cipuri specializate. Compania franceză Spinncloud a făcut un alt pas semnificativ spre imitarea funcțiilor creierului uman cu supercomputerul neuromorf Spinnaker 2. Acest sistem va fi disponibil din mai 2025 și va face posibilă simularea a până la zece miliarde de neuroni artificiali pentru a funcționa și mai eficient. Cu toate acestea, tehnologia rămâne în urma computerelor cu GPU - în special în ceea ce privește performanța la sarcinile intensive de antrenament, cum ar fi modelele lingvistice. Se lucrează pentru îmbunătățirea timpilor de răspuns, dar încă lipsește o „aplicație ucigașă” care demonstrează în mod clar beneficiile.

Cererea globală pentru tehnologii mai durabile va crește pe măsură ce volumele de date continuă să crească. Prin urmare, calculul neuromorf nu oferă doar o soluție promițătoare pentru eficiența energetică, ci și o modalitate de a integra AI în dispozitivele alimentate cu baterii. Inițiative precum proiectul „Neuromorphic Computing” de la Fraunhofer IIS demonstrează concentrarea asupra dezvoltării de soluții scalabile și configurabile care sunt destinate să evolueze în conformitate cu Legea lui Moore. Ideea de a procesa la nivel local sarcinile AI care necesită resurse intensive ar putea îmbunătăți în mod semnificativ protecția datelor și cantitatea de energie necesară pentru centrele de date în viitor.

Prin urmare, putem fi la începutul unei noi ere a eficienței energetice în IA, care va fi influențată decisiv de dezvoltarea progresivă a sistemelor neuromorfe și de optimizarea cipurilor precum „AI Pro”.