Pesquisadores da Universidade de Minnesota Twin Cities revelaram um dispositivo de hardware que pode revolucionar a computação de inteligência artificial (IA).
A equipe afirma que este dispositivo, chamado Memória Computacional de Acesso Aleatório (CRAM), resolverá um dos desafios mais urgentes da indústria, reduzindo o consumo de energia para aplicações de IA em pelo menos 1.000 vezes. O artigo relacionado foi publicado em Unconventional Computing .
A Agência Internacional de Energia (AIE) previu recentemente que o consumo de energia para IA deverá mais do que duplicar, passando de 460 terawatts-hora (TWh) em 2022 para uns espantosos 1.000 TWh em 2026, o equivalente a todo o consumo de electricidade do Japão.
“ Este trabalho é a primeira demonstração experimental de CRAM, em que os dados podem ser processados inteiramente dentro do array de memória sem a necessidade de sair da grade onde um computador armazena informações”, explicou Yang Lv, pós-pesquisador -PhD do Departamento de Elétrica da universidade. e Engenharia da Computação e autor principal da pesquisa.
Os métodos tradicionais de IA envolvem a transferência de dados entre unidades lógicas (onde as informações são processadas) e memória (onde são armazenadas), com consumo significativo de energia. A CRAM, por outro lado, elimina a necessidade dessas transferências que consomem muita energia, mantendo os dados na memória.
Um dispositivo de hardware personalizado planeja ajudar a IA a ser mais eficiente em termos de energia. (Fonte: Universidade de Minnesota Twin Cities) O valor de ganho de duas décadas Pesquisadores estimam que um acelerador de aprendizado de máquina baseado em CRAM poderia alcançar até 2.500 vezes mais economia de energia em comparação com métodos convencionais.
Esta descoberta não aconteceu da noite para o dia, mas é o resultado de mais de 20 anos de pesquisa liderada por Wang, o Distinto Professor McKnight e Robert F. Hartmann Presidente do Departamento de Engenharia Elétrica e de Computação.
“Nosso conceito inicial de usar células de memória diretamente para computação, há 20 anos, era considerado uma loucura”, disse Wang em comunicado à imprensa. “Com um corpo discente em evolução desde 2003 e uma equipe docente verdadeiramente interdisciplinar construída na Universidade de Minnesota – da física à ciência e engenharia de materiais, à ciência da computação e engenharia, à modelagem e ao benchmarking e construção de hardware – fomos capazes de alcançar resultados positivos e agora demonstraram que este tipo de tecnologia é viável e está pronto para ser incorporado à tecnologia.”
A base do CRAM
A arquitetura CRAM baseia-se no trabalho anterior da equipe em junções de túnel magnético (MTJs) e dispositivos nanoestruturados. Estes últimos já encontraram aplicações em discos rígidos, sensores e outros sistemas microeletrônicos. Os MTJs formam a base da memória magnética de acesso aleatório (MRAM), que foi implementada em microcontroladores e smartwatches.
Repensar a arquitetura de computadores para inteligência artificial CRAM representa uma mudança fundamental em relação à arquitetura von Neumann tradicional, que tem sido a base da maioria dos computadores modernos. Ao permitir a computação diretamente nas células de memória, elimina o gargalo entre a computação e a memória que há muito atormenta o design dos computadores.
“Como um substrato de computação digital na memória extremamente eficiente em termos de energia, o CRAM é muito flexível, pois a computação pode ser realizada em qualquer local da matriz de memória ”, enfatizou Ulya Karpuzcu, professor associado do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação e co- autor do artigo.
“Como resultado, podemos reconfigurar o CRAM para melhor atender às necessidades de desempenho de uma variedade de algoritmos de IA.”
A tecnologia aproveita dispositivos spintrônicos, que usam o spin dos elétrons em vez de sua carga elétrica para armazenar dados. Esta abordagem oferece vantagens significativas em relação aos chips tradicionais baseados em transistores, incluindo maior velocidade, menor consumo de energia e resistência a ambientes agressivos.
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O artigo Novo hardware permite que a inteligência artificial reduza em 1000 vezes o uso de energia vem de Cenários Econômicos .
Esta é uma tradução automática de uma publicação publicada em Scenari Economici na URL https://scenarieconomici.it/un-nuovo-hardware-permette-di-ridurre-luso-di-energia-della-intelligenza-artificiale-di-1000-volte/ em Sun, 28 Jul 2024 05:15:54 +0000.