Дослідники з Університету Лафборо у Великій Британії представили новий тип обчислювального чипа, здатного значно підвищити енергоефективність систем штучного інтелекту. Поки провідні ІТ-компанії будують великі дата-центри та шукають додаткові джерела електроенергії, фізики пропонують переглянути фундаментальні принципи створення комп'ютерних систем.
Новий підхід до архітектури ШІГоловна проблема сучасних систем штучного інтелекту полягає у неефективній взаємодії між процесором та пам’яттю. Через це більша частина енергії витрачається на передачу даних, а не на самі обчислення. Британські вчені розробили чип, у якому обробка інформації відбувається безпосередньо на апаратному рівні, використовуючи фізичні властивості матеріалу. Завдяки цьому пристрій у певних завданнях показав ефективність, що у 2000 разів перевищує традиційне програмне забезпечення.
«Британські дослідники вирішили відмовитися від цього “футболу” даними та створили систему, де обчислення відбуваються безпосередньо в апаратній частині, використовуючи фізичні властивості матеріалу».
Процесор для нейроморфних обчислень.
Фото: Nano BananaМемристори: інноваційна основа чипаВ основі нового пристрою лежить тонкоплівковий мемристор, створений на базі оксиду ніобію. Мемристор — це електронний компонент, який поєднує функції пам’яті та резистора, може змінювати опір під дією напруги та «запам’ятовувати» свій стан. Саме завдяки цим властивостям мемристори ідеально підходять для створення нейроморфної електроніки, яка імітує роботу людського мозку.
На відміну від класичних комп’ютерів, де більшість операцій виконується програмно, новий чип працює з часовими сигналами на фізичному рівні. Це дозволяє швидко аналізувати потоки інформації в реальному часі та мінімізує енергетичні втрати, що особливо важливо для обробки сигналів із сенсорів чи відео.
Тестування та перспективи використанняЩоб перевірити можливості чипа, вчені протестували його на розв’язанні складних завдань: розпізнавання зображень, виконання логічних операцій та моделювання хаотичних процесів за допомогою системи Лоренца-63 — математичної моделі, яка описує так званий «ефект метелика». За результатами експериментів чип зміг не лише прогнозувати короткострокову поведінку хаотичних систем,
а й відновлювати втрачені фрагменти даних. Це свідчить про універсальність підходу та можливість використання одного й того ж апаратного елемента для різних типів обчислень без необхідності створення складного програмного забезпечення.
Інноваційна технологія відкриває перспективи для створення енергоефективних чипів, які можуть застосовуватись у медичних імплантах, автономних дронах, системах моніторингу обладнання та інших сферах, де необхідна швидка обробка даних без підключення до хмарних сервісів. Хоча наразі це лише прототип, у контексті сучасної енергетичної кризи у сфері ІТ, перехід до подібних апаратних рішень виглядає цілком логічним та неминучим.
Паралельно зі змінами у «залізі», великі компанії також пропонують свої варіанти оптимізації: наприклад, NVIDIA розробила технологію Neural Texture Compression для суттєвого зменшення обсягів даних без втрати якості зображень.
