Revolucionarni čipi iz Dresdna: AI zdaj postaja energijsko učinkovit!

Revolucionarni čipi iz Dresdna: AI zdaj postaja energijsko učinkovit!

V hitro spreminjajočem se svetu umetne inteligence (AI) igra učinkovitost uporabljene strojne opreme osrednjo vlogo. Tukaj pridejo do izraza tehnične inovacije, ki jih je razvila Tehnična univerza v Münchnu (TUM). Nov čip z imenom "AI Pro" je bil izdelan v sodelovanju z Global Foundries v Dresdnu. Za ta čip so značilne posebne lastnosti, ki ga ločujejo od običajnih čipov AI.

Čip “AI Pro” združuje računalniške in pomnilniške enote, kar predstavlja pomembno izboljšavo v primerjavi s tradicionalnimi arhitekturami. Deluje po principu »hiperdimenzionalnega računalništva«, ki mu omogoča prepoznavanje podobnosti in vzorcev brez potrebe po milijonih nizov podatkov. Čip lahko na primer zazna, da ima avto štiri kolesa in se vozi po cesti, ne da bi potreboval nešteto slik. Ta zmožnost ne omogoča samo hitrejše obdelave podatkov, temveč tudi ogromen potencial prihranka energije.

Energetska učinkovitost v središču pozornosti

S porabo energije samo 24 mikrodžulov na definirano vadbo čip »AI Pro« zahteva izjemno malo v primerjavi z drugimi čipi, ki porabijo 10- do 100-krat več energije. Trenutne tehnologije umetne inteligence, zlasti zmogljivi čipi Nvidia, imajo velik energetski apetit. Ti čipi napajajo velike podatkovne centre, ki porabijo toliko elektrike kot majhna mesta – tipičen podatkovni center potrebuje približno toliko energije kot 100.000 domov. V tem kontekstu je še posebej pomembno prizadevanje za razvoj nevromorfnih računalnikov, ki delujejo po modelu človeških možganov. Človeški možgani delujejo na energijo žarnice, kar je velika razlika od današnjih stroškov energije.

Inženirji v Dresdnu delajo na rešitvah za znatno povečanje energetske učinkovitosti. Ti nevromorfni računalniki uporabljajo umetne nevrone, ki se aktivirajo le, ko so potrebni. Steve Furber, zagovornik nevromorfnih sistemov, vidi to tehnologijo kot potencialno rešitev za visoko porabo energije, ki je trenutno povezana z razvojem umetne inteligence. Posebej velja izpostaviti inovativnost naprav, ki delujejo neposredno na robu, torej v bližini uporabnika. Posledica tega niso le nižji stroški, ampak tudi zmanjšana potreba po prenosu podatkov v oblak.

Varnost podatkov

Druga prednost čipa “AI Pro” je obdelava podatkov neposredno na napravi. Občutljivi podatki ostanejo vgrajeni, kar zmanjšuje skrbi glede kibernetske varnosti in internetne povezljivosti. Takšni čipi so posebej prilagojeni aplikacijam, kot je obdelava vitalnih podatkov prek pametnih ur ali navigacije z droni. Profesor Amrouch s TUM poudarja, da prihodnost pripada ljudem, ki so lastniki strojne opreme, kar poudarja pomen lokalne obdelave podatkov.

Skupaj z napredkom v nevromorfni tehnologiji se pojavlja vedno več aplikacij, ki zahtevajo specializirane čipe. Francosko podjetje Spinncloud je naredilo še en pomemben korak k posnemanju funkcij človeških možganov z nevromorfnim superračunalnikom Spinnaker 2. Ta sistem bo na voljo od maja 2025 in bo omogočal simulacijo do deset milijard umetnih nevronov za še učinkovitejše delovanje. Kljub temu tehnologija zaostaja za računalniki z grafično procesorsko enoto - zlasti pri zmogljivosti pri nalogah, ki zahtevajo usposabljanje, kot so jezikovni modeli. Potekajo dela za izboljšanje odzivnih časov, vendar še vedno manjka »ubijalska aplikacija«, ki bi jasno prikazala prednosti.

Globalno povpraševanje po bolj trajnostnih tehnologijah se bo povečalo, ko bo količina podatkov še naprej naraščala. Nevromorfno računalništvo torej ne ponuja le obetavne rešitve za energetsko učinkovitost, ampak tudi način za integracijo umetne inteligence v naprave na baterije. Pobude, kot je projekt »Neuromorphic Computing« podjetja Fraunhofer IIS, kažejo osredotočenost na razvoj razširljivih in konfigurabilnih rešitev, ki naj bi se razvijale v skladu z Moorovim zakonom. Zamisel o lokalni obdelavi nalog umetne inteligence, ki zahtevajo veliko virov, bi lahko bistveno izboljšala zaščito podatkov in količino energije, potrebno za podatkovne centre v prihodnosti.

Morda smo torej na začetku nove dobe energetske učinkovitosti v AI, ki jo bosta odločilno oblikovala postopni razvoj nevromorfnih sistemov in optimizacija čipov, kot je "AI Pro".