Нов невроморфен изчислителен метод може бързо да ускори напредъка на AI

Докторантът Киумарс Ариана проучва потенциала за внедряване на нов тип памет — памет с промяна на фазата — за да открие как да минимизира консумацията на енергия и влошаването на компютърните материали с течение на времето. Откритията на Ариана могат да прокарат пътека за тактиката, която да се използва в невроморфните изчисления, вид ИИ, който имитира невронни мрежи в мозъка. Това може да революционизира начина, по който изкуственият интелект, включително ежедневните устройства като Alexa и Siri, се използва по целия свят.

PCM е форма на компютърна памет, която съхранява данни чрез промяна на фазата на определена сплав. Ефективният и издръжлив PCM позволява все по-бързи скорости на обработка, които надграждат към подобряване на настоящите стандартни за индустрията скорости на AI. Това изисква обработка със скорост дори по-бърза от човешкия мозък.

По-бързата обработка ще позволи на компютъра да обработва информация за част от секундата и да може бързо да идентифицира нещата – точно както прави човешкият мозък. С напредването на възможностите за обработка на данни изкуственият интелект има потенциала да достигне широки възможности.

Въпреки че технологията, която използваме днес, е усъвършенствана и сложна, консумацията на енергия и ефективността на паметта са основни ограничения, които досега са пречели на изкуствения интелект — и нашата колективна способност за бързо решаване на проблеми — да достигне следващото ниво. Всекидневните компютри имат дългосрочно съхранение и краткосрочно съхранение в паметта с произволен достъп и за да запазите данни за дългосрочна употреба, трябва да ги запишете в дългосрочна памет. Компютрите обикновено използват транзистори за вътрешно предаване на тези електрически сигнали.

Използването на две отделни системи за памет е ограничено и изследователите се опитват да намерят начин да комбинират двете системи за памет, елиминирайки необходимостта те да комуникират напред-назад една с друга. За да направят това, Ариана и други докторанти в катедрата по физика експериментират с невроморфно изчисление.

„Ние нямаме част [в нашия мозък], която да съхранява паметта, и [отделна] секция за обработка на информация“, каза Ариана. „Ние обработваме информацията между невроните. Опитваме се да направим машина за обработка в паметта, където обработвате информацията вътре в тях.

Паметта с промяна на фазата използва топлина за обработка и съхраняване на данни, като заменя транзисторите с материал, който превключва между две състояния, за да направи мост между RAM паметта и паметта за дългосрочно съхранение. Тези промени в състоянието на PCM материала са значителни и бързи.

„Това, което се случва в тези устройства с памет, е, че разтопявате материала и след това го охлаждате“, каза Ариана. „Това означава, че материалът се повишава до около 600 [градуса] по Целзий и след това бързо се охлажда до стайна температура от порядъка на наносекунди, така че това е много бърз процес.“

Използването на топлина в паметта с промяна на фазата е вредно за материала и консумира голямо количество енергия. По този начин следващата стъпка за разработване на ефективна технология е да направим този процес по-ефективен и по-траен.

„Търсим да намерим материални състави и техники, за да намалим консумацията на енергия за устройства, тъй като едно от най-големите ограничения, които сега се свързват с паметта за промяна на фазата, е тяхната голяма консумация на енергия, която произтича от използването на топлина за промяна на фазите,“ - каза Ариана.

Постоянното използване на паметта за промяна на фазата влияе върху свойствата на материала в компютъра.

„[Паметта за промяна на фазата] води до отделяне на тези материали в нашата сплав“, каза Ариана. „С течение на времето, докато повтаряте този процес отново и отново, ще видите, че вашият материал става сегрегиран. Сега имате различни елементи в еднаква сплав.“

Основен компонент от изследванията на Ариана е определянето кои състави на материали са най-издръжливи и минимизират консумацията на енергия. Той откри, че сплав, известна като силициев телурид, има най-ниската топлопроводимост, което й позволява да изолира топлината при миниатюрни дебелини.

Докторантът д-р Шафкат Бин Хоке често си сътрудничи с Ариана и също изучава термично управление на електронни устройства. Hoque проучва как да премахне топлината от системите с фазова смяна. Изследванията на Hoque и Aryana са важни съображения в невроморфните изчисления, тъй като изискват компютрите да бъдат по-бързи, по-ефективни и издръжливи.

„Ние активно търсим средства за премахване на тази топлина от транзисторите, така че да не се запалва и да работи ефективно възможно най-дълго“, каза Хоке. „Моята цел в това изследване е да намеря различни материали, които могат ефективно да премахнат топлината от горещите точки.“

Въпреки че PCM изследванията са предназначени да се проявят в изкуствения интелект, те все още са в начален етап. Според Hoque остава много работа, за да превърнат работата си в създаването на наистина функционален суперкомпютър.

„Суперкомпютрите обикновено поемат малка част от проблема и след това го решават“, каза Хоке. „Но ако суперкомпютрите станат по-бързи, те могат да решат целия проблем, вместо само малка част … и е възможно да ги направим по-енергийно ефективни и по-малки по размер до точката, в която да станат достъпни на лаптоп или Mac.“

Тези открития имат потенциала да променят изключително ежедневния начин на взаимодействие с изкуствения интелект.

„Всичко се свежда до технологията и устройствата, колко бързо тази технология може да обработва данните“, каза Ариана. „Ако можем да имаме процесор, който е значително по-бърз, който може да извършва всички тези изчисления на място, можете да направите Alexa или Siri много по-бързи, защото те могат да обработват информацията по-бързо.“

Прочетете повече