Ученые создали новый прототип чипа «вычислительной памяти с произвольным доступом» (CRAM), который способен сократить потребление энергии для приложений искусственного интеллекта более чем в 1000 раз по сравнению с существующими решениями. В одной из проведенных симуляций эта технология продемонстрировала впечатляющее снижение расхода энергии в 2500 раз.
Традиционные вычислительные системы основаны на архитектуре фон Неймана, которая существует уже несколько десятилетий. В таких системах используется отдельная память и процессоры, что требует частой передачи данных и приводит к высоким затратам энергии. Команда разработки CRAM из Миннесоты кардинально меняет эту концепцию, позволяя проводить вычисления непосредственно в памяти с использованием спинтронных устройств, именуемых магнитными туннельными переходами (MTJ).
CRAM представляет собой высокоэффективный цифровой вычислительный субстрат, обладающий большой гибкостью, благодаря которой вычисления могут осуществляться в любом участке памяти. Это позволяет адаптировать CRAM под различные алгоритмы ИИ для оптимизации их производительности, отметил Уля Карпузку, один из авторов исследования, опубликованного в журнале Nature. Он подчеркнул, что этот подход более экономичен по сравнению с традиционными компонентами современных ИИ-систем.
Разработки CRAM, аналогичные предложенному прототипу, могут существенно снизить затраты энергии, устраняя ненужные передачи данных между логикой и памятью. Это особенно актуально в условиях возрастающих энергетических запросов для ИИ. В марте Международное энергетическое агентство предсказало, что к 2026 году глобальное потребление электроэнергии для обучения и эксплуатации ИИ может вырасти более чем в два раза, достигнув свыше 1000 тераватт-часов. Это сопоставимо с общим энергопотреблением Японии.
Ученые сообщили в пресс-релизе, что основания для этого значительного достижения были заложены более 20 лет назад, начиная с новаторских исследований профессора инженерии Цзянь-Пин Вана, которые касались внедрения наноустройств MTJ в вычислительные процессы. Ван отметил, что их изначальные идеи о необходимости отказа от модели фон Неймана воспринимались как "бредовые" два десятка лет назад. Тем не менее, команда из Миннесоты упорно продвигала свои идеи, опираясь на запатентованные разработки Ванга в области MTJ, что способствовало созданию магнитной оперативной памяти (MRAM), которая теперь находит применение в смарт-часах и других встроенных системах.
Однако, как это часто бывает с подобными прорывами, исследователям предстоит справиться с вопросами масштабируемости, производства и интеграции с существующими технологиями на основе кремния. В настоящее время они уже работают над планом сотрудничества с ведущими компаниями в области полупроводников, чтобы способствовать коммерциализации CRAM.