قدم الباحثون ابتكارًا في الأجهزة يسمى CRAM، والذي يقلل من استهلاك طاقة الذكاء الاصطناعي بما يصل إلى 2,500 مرة عن طريق معالجة البيانات داخل الذاكرة، مما يعد بتحسينات كبيرة في كفاءة الذكاء الاصطناعي.
قدم باحثون من جامعة مينيسوتا ابتكارًا في الأجهزة يسمى CRAM، والذي يقلل من استهلاك طاقة الذكاء الاصطناعي بما يصل إلى 2,500 مرة عن طريق معالجة البيانات في الذاكرة، مما يعد بتحسينات كبيرة في كفاءة الذكاء الاصطناعي.
يمكن لهذا الجهاز تقليل استهلاك طاقة الذكاء الاصطناعي بما لا يقل عن 1,000 مرة. طور باحثون هندسيون في جامعة مينيسوتا جهازًا متطورًا يمكنه تقليل استهلاك الطاقة في تطبيقات حوسبة الذكاء الاصطناعي بما لا يقل عن 1,000 مرة.
ونُشر البحث في المجلة العلمية "NPJ Unconventional Computing" التي تنشرها مجلة Nature. ويمتلك الباحثون عدة براءات اختراع للتكنولوجيا التي استخدموها في الجهاز.
مع تزايد الطلب على تطبيقات الذكاء الاصطناعي، يبحث الباحثون عن طرق لإنشاء عملية أكثر كفاءة في استخدام الطاقة مع الحفاظ على الأداء العالي والتكاليف المنخفضة. عادةً ما تقوم عمليات التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي بنقل البيانات بين المنطق (حيث تتم معالجة المعلومات في النظام) والذاكرة (حيث يتم تخزين البيانات)، والتي تستهلك كمية كبيرة من الطاقة.
إدخال تكنولوجيا CRAM
قدم فريق من الباحثين في كلية العلوم والهندسة بجامعة مينيسوتا نموذجًا جديدًا حيث لا تترك البيانات الذاكرة، يسمى ذاكرة الوصول العشوائي الحسابية (CRAM).
وقال يانغ لو، باحث ما بعد الدكتوراه في قسم الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسبات في جامعة كاليفورنيا: "هذا هو أول عرض تجريبي لـ CRAM، حيث يمكن معالجة البيانات بالكامل داخل مصفوفة الذاكرة دون الحاجة إلى مغادرة الشبكة حيث يقوم الكمبيوتر بتخزين المعلومات". جامعة مينيسوتا والمؤلف الأول لهذه الورقة.
جهاز مخصص مصمم لمساعدة الذكاء الاصطناعي على أن يكون أكثر كفاءة في استخدام الطاقة. الائتمان: جامعة مينيسوتا.
أصدرت وكالة الطاقة الدولية (IEA) توقعات لاستخدام الطاقة عالميًا في مارس 2024، وتوقعت أن يتضاعف استهلاك الطاقة في مجال الذكاء الاصطناعي من 460 تيراواط/ساعة في عام 2022 إلى 1,000 تيراواط/ساعة في عام 2026. وهذا يعادل تقريبًا استهلاك الكهرباء في اليابان بأكملها.
وفقًا لمؤلفي الورقة الجديدة، من المتوقع أن يحقق مسرع التعلم الآلي القائم على CRAM تحسنًا بمقدار 1,000 ضعف. وأظهر مثال آخر توفير الطاقة بمقدار 2,500 و1,700 مرة مقارنة بالطرق التقليدية.
تطوير البحوث
وقد تم إجراء هذا البحث منذ أكثر من عشرين عامًا،
وقال جيان بينج وانج، المؤلف الرئيسي للدراسة والأستاذ المتميز في جامعة ماكنايت وروبرت ب. هارتمان في قسم الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسبات في جامعة مينيسوتا.
"مع مجموعة متطورة من الطلاب منذ عام 2003 وفريق هيئة تدريس متعدد التخصصات قمنا ببنائه في جامعة مينيسوتا - بدءًا من الفيزياء، وعلوم وهندسة المواد، وعلوم الكمبيوتر والهندسة، وحتى النمذجة وبناء النماذج وإنشاء الأجهزة - نحن" وقال وانغ: "لقد تمكنا من تحقيق نتائج إيجابية والآن أثبتنا أن هذا النوع من التكنولوجيا ممكن وجاهز لدمجه في التكنولوجيا".
يعد هذا البحث جزءًا من جهد متسق وطويل الأمد يعتمد على الأبحاث الرائدة التي أجراها وانغ ومعاونوه حول وصلات النفق المغناطيسي (MTJs)، وهي أجهزة ذات بنية نانوية تستخدم لتعزيز محركات الأقراص الثابتة وأجهزة الاستشعار وأنظمة الإلكترونيات الدقيقة الأخرى، بما في ذلك المغناطيسية العشوائية. ذاكرة الوصول (MRAM)، والتي تستخدم في الأنظمة المدمجة مثل وحدات التحكم الدقيقة والساعات الذكية.
تتيح بنية CRAM إجراء عمليات حسابية حقيقية في الذاكرة وعن طريق الذاكرة وتكسر الحاجز بين الحساب والذاكرة كعامل مقيد في بنية فون نيومان التقليدية، وهو تصميم نظري لجهاز كمبيوتر يحتوي على برنامج مخزن يعمل كأساس لمعظم أجهزة الكمبيوتر الحديثة.
"باعتبارها منصة حسابية تعتمد على الذاكرة الرقمية ذات كفاءة عالية في استخدام الطاقة، فإن CRAM مرنة للغاية حيث يمكن إجراء عملية حسابية في أي مكان في مصفوفة الذاكرة. وبناءً على ذلك، يمكننا تخصيص CRAM لتتناسب بشكل مثالي مع احتياجات الأداء لمجموعة واسعة من خوارزميات الذكاء الاصطناعي"، قالت أوليا كاربوزكو، خبيرة الهندسة المعمارية الحاسوبية، مؤلفة المقال وأستاذ مشارك في قسم الهندسة الكهربائية وهندسة الحاسبات بجامعة مينيسوتا. "إنها أكثر كفاءة في استخدام الطاقة من وحدات البناء التقليدية لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية."
وأوضح كاربوزكو أن CRAM تقوم بإجراء العمليات الحسابية مباشرة داخل خلايا الذاكرة، وذلك باستخدام بنية المصفوفة بكفاءة، مما يلغي الحاجة إلى عمليات نقل البيانات البطيئة والمستهلكة للطاقة.
يستخدم جهاز ذاكرة الوصول العشوائي قصير المدى (RAM) الأكثر كفاءة أربعة أو خمسة ترانزستورات لتشفير صفر أو واحد، ولكن جهاز MTJ واحد، وهو جهاز إلكتروني دوراني، يمكنه أداء نفس الوظيفة بجزء صغير من الطاقة، عند طاقة أعلى. السرعة ومقاومة البيئات القاسية. تستخدم أجهزة Spintronic دوران الإلكترونات بدلاً من الشحنة الكهربائية لتخزين البيانات، مما يوفر بديلاً أكثر كفاءة للرقائق التقليدية المعتمدة على الترانزستور.
وفي الوقت الحالي، يخطط الفريق للعمل مع قادة صناعة أشباه الموصلات، بما في ذلك القادة في ولاية مينيسوتا، لتقديم عروض توضيحية واسعة النطاق وتصنيع الأجهزة لتحسين وظائف الذكاء الاصطناعي.
المزيد عن الموضوع على موقع العلوم:
תגובה אחת
مع (الكثير) من الحظ يمكنك أن تكون أهم الأخبار المنشورة هذا العام.