인공 지능
연구원들은 스마트 컴퓨터의 에너지 효율을 높이는 새로운 방법을 개발합니다
오스틴에 있는 텍사스 대학교의 Cockrell 공과대학 연구원들은 스마트 컴퓨터의 에너지 효율을 높이는 새로운 방법을 발견했습니다. 신기술의 발달로 막대한 양의 데이터를 처리하기 위한 에너지 수요가 높아지는 시대다.
컴퓨터 인프라
실리콘 칩은 일반적으로 컴퓨터에 전원을 공급하는 인프라를 구축하는 데 사용되지만 새로 개발된 시스템은 실리콘 대신 자성 부품에 의존합니다. 실리콘 칩은 인공 지능, 자율 주행 자동차, 5G 및 6G 전화 등으로 인해 한계에 도달하기 시작했습니다. 새로운 애플리케이션은 더 빠른 속도, 감소된 대기 시간, 빛 감지를 필요로 하며 모두 증가된 에너지를 필요로 합니다. 이 때문에 실리콘에 대한 대안이 검토되고 있습니다.
자기 구성 요소의 물리학을 연구함으로써 연구자들은 에너지 비용을 줄일 수 있는 방법에 대한 새로운 정보를 발견했습니다. 그들은 또한 패턴과 이미지를 인식할 수 있는 신경망인 훈련 알고리즘의 요구 사항을 줄이는 방법을 발견했습니다.
Jean Anne Incorvia는 Cockrell School의 전기 및 컴퓨터 공학과 조교수입니다.
Jean Anne Incorvia는 "현재 신경망 훈련 방법은 매우 에너지 집약적입니다."라고 말했습니다. "우리가 할 수 있는 일은 교육 노력과 에너지 비용을 줄이는 데 도움이 되는 것입니다."
연구 결과는 에 발표되었습니다. IOP 나노기술.
측면 억제
Incorvia에는 제XNUMX저자이자 대학원생인 Can Cui가 합류했습니다. 그들은 함께 연구를 주도했고 인공 뉴런 또는 자기 나노와이어가 서로 경쟁하는 능력이 특정 방식으로 간격을 두어 자연스럽게 증가할 수 있음을 발견했습니다. 이 상황에서 가장 활성화된 쪽이 결국 승리하게 되는데, 그 효과를 "측면 억제"라고 합니다.
측면 억제는 일반적으로 컴퓨터 내에 필요한 추가 회로로 인해 비용을 증가시키고 더 많은 에너지와 공간을 차지합니다.
Incorvia에 따르면 새로운 방법은 표준 역전파 알고리즘보다 훨씬 더 에너지 효율적입니다. 동일한 학습 과제를 수행할 때 연구원의 방법으로 달성한 에너지 감소가 20~30배 있습니다.
새로운 컴퓨터를 보면 인간의 두뇌와 유사점이 있습니다. 인간의 뇌에 뉴런이 포함되어 있는 것과 마찬가지로 컴퓨터에는 인공 버전이 포함되어 있습니다. 측면 억제는 느린 뉴런이 가장 빠른 뉴런에 의해 발사되는 것을 방지할 때 발생합니다. 그 결과 데이터 처리에 필요한 에너지 사용량이 줄어듭니다.
Incorvia는 컴퓨터 내부와 작동 방식에 근본적인 변화가 있음을 나타냈습니다. 새로운 트렌드 중 하나는 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)으로 컴퓨터가 인간의 두뇌처럼 생각하도록 설계하는 과정이라고 볼 수 있습니다.
새로 개발된 스마트 기기는 단순히 개별 작업을 처리하는 것이 아니라, 대량의 데이터를 동시에 분석하도록 설계되었습니다. 이는 인공지능과 머신러닝의 기본 측면 중 하나입니다.
이 연구의 주요 초점은 두 개의 자기 뉴런 간의 상호 작용과 여러 뉴런의 상호 작용이었습니다. 팀은 이제 더 큰 다중 뉴런 집합에 연구 결과를 적용할 것입니다.
이 연구는 National Science Foundation CAREER의 지원을 받았습니다. 수상 및 Sandia National Laboratories. 리소스는 UT의 Texas Advanced Computing Center에서 제공했습니다.
