Исследовательская группа из Технологического университета Эйндховена разрабатывает новую конструкцию чипа, которая позволит обрабатывать сложные рабочие процессы ИИ непосредственно на устройстве пользователя.
Изображение: нейросеть qwen
Использование ИИ резко возросло за последние годы. По данным OpenAI, более миллиарда человек и 2,5 миллиона предприятий еженедельно используют продукты компании. Для удовлетворения растущего спроса по всей территории США строятся новые центры обработки данных.
Центры обработки данных создают огромную нагрузку на местные электросети. Еще в 2023 году исследователи Gartner предупреждали о растущем спросе на электроэнергию. Они прогнозируют, что к 2030 году на долю ИИ может приходиться около 3,5% мирового потребления электроэнергии.
Одним из возможных решений существующих проблем являются высокопроизводительные чипы, позволяющие выполнять вычисления ИИ в непосредственной близости от пользователя. Вместо того чтобы отправлять данные на удаленные серверы для анализа в центре обработки данных, ноутбуки или смартфоны могли бы обрабатывать их локально. Команда Эйндховенского технологического университета поставила перед собой цель разработать именно такое решение в рамках проекта Convolve.
«Мы хотели разработать эффективный чип для так называемых граничных вычислений», — объясняет исследователь Манил Дев Гомони в сообщении в университетском блоге.
Чипы, используемые в центрах обработки данных, большие и сильно нагреваются, требуя собственных встроенных вентиляторов и водяного охлаждения, что создает нагрузку на местные энергосети. Ключевое нововведение команды касается многослойной конструкции. Эта концепция обеспечила согласование ключевых характеристик чипа на ранних этапах разработки.
Вычислительная мощность стремительно растет. В 2010 году для одного петафлопа потребовалось бы 625 000 iPhone 4s. Современные решения приближаются к этой скорости вычислений, которая соответствует примерно 1 000 000 000 000 000 математических вычислений в секунду.
«Нам нужна доступная, экологически чистая и хорошо продуманная альтернатива – и технологии чипов, разработанные в рамках проекта Convolve, предлагают именно это», – говорит директор по исследованиям.
