연구자들, 스마트 컴퓨터의 에너지 효율성을 높이는 새로운 방법 개발

텍사스 대학교 오스틴의 콕렐 공과대학의 연구자들은 스마트 컴퓨터의 에너지 효율성을 높이는 새로운 방법을 발견했습니다. 이는 새로운 기술의 개발로 인해大量의 데이터를 처리하기 위해 에너지가 필요할 때 이루어진 것입니다.

컴퓨터의 인프라

일반적으로 컴퓨터의 인프라는 실리콘 칩을 사용하여 구축되지만, 새로 개발된 시스템은 실리콘 대신 자기 성분을 사용합니다. 실리콘 칩은 인공 지능, 자율 주행 자동차, 5G 및 6G 휴대폰과 같은 것들로 인해 제한에 도달하기 시작했습니다. 새로운 응용 프로그램은 더 빠른 속도, 낮은 지연 시간, 광検출과 같은 것이 필요하며, 이는 에너지의 증가를 필요로 합니다. 이러한 이유로 실리콘의 대안이 연구되고 있습니다.

자기 성분의 물리학을 연구함으로써, 연구자들은 에너지 비용을 줄이는 새로운 정보를 발견했습니다. 또한 패턴과 이미지 인식을 위한 신경망인 훈련 알고리즘의 요구 사항을 줄이는 방법을 발견했습니다.

Jean Anne Incorvia는 콕렐 공과대학의 전기 및 컴퓨터 공학부의 조교수입니다.

“현재, 신경망을 훈련시키는 방법은 매우 에너지 집약적입니다,”라고 Jean Anne Incorvia는 말했습니다. “우리의 연구는 훈련 노력과 에너지 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.”

이 연구의 결과는 IOP Nanotechnology에 발표되었습니다.

수평적 억제

Incorvia는 첫 번째 저자이자 두 번째 해의 대학원생인 Can Cui와 함께 연구를 주도했습니다. 그들은 인공 뉴런, 즉 자기 나노선이 경쟁할 수 있는 능력이 특정한 방식으로 간격을 두어 자연스럽게 증가할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이 경우, 가장 활성화된 것들이 승리하고, 이러한 효과는 “수평적 억제”라고 합니다.

일반적으로 수평적 억제는 비용과 에너지를 증가시키며, 컴퓨터 내에서 필요한 추가 회로로 인해 공간을 더 차지합니다.

Incorvia에 따르면, 새로운 방법은 표준 역전파 알고리즘보다 훨씬 더 에너지 효율적입니다. 동일한 학습 작업을 수행할 때, 연구자들의 방법은 20~30 배의 에너지 감소를 달성했습니다.

새로운 컴퓨터를 살펴보면, 인간의 뇌와 유사한 점이 있습니다. 인간의 뇌에는 뉴런이 포함되어 있는 것처럼, 컴퓨터에는 인공 뉴런이 포함되어 있습니다. 수평적 억제는 더 느린 뉴런이 가장 빠른 뉴런에 의해 방해를 받을 때 발생하며, 이는 데이터 처리에 필요한 에너지의 감소를 의미합니다.

Incorvia는 컴퓨터와 그 작동 방식에 근본적인 변화가 일어나고 있다고 말했습니다. 이러한 새로운 트렌드 중 하나는 신경 형태 컴퓨팅으로, 인간의 뇌와 같이 생각하는 컴퓨터를 설계하는 과정입니다.

새로 개발된 스마트 기기는 개별 작업을 처리하는 대신大量의 데이터를 동시에 분석하도록 설계되었습니다. 이는 인공 지능과 기계 학습의 기본적인 측면 중 하나입니다.

이 연구의 주요 초점은 두 개의 자기 뉴런 사이의 상호 작용과 여러 뉴런의 상호 작용이었습니다. 연구 팀은 이제 이러한 발견을 더 큰 뉴런 집합에 적용할 것입니다.

이 연구는 국립 과학 재단의 CAREER 상과 샌디아 국립 연구소의 지원을 받았습니다. 텍사스의 텍사스 고급 컴퓨팅 센터에서 자원을 제공했습니다.