Výskumníci vyvinuli nový spôsob, ako zvýšiť energetickú účinnosť inteligentných počítačov

Výskumníci z Cockrell School of Engineering na Texaskej univerzite v Austine objavili nový spôsob, ako zvýšiť energetickú účinnosť inteligentných počítačov. Toto prichádza v čase, keď je zvýšená potreba energie na spracovanie obrovského množstva údajov, čo je výsledkom novo vyvinutej technológie. 

Infraštruktúra počítačov

Kremíkové čipy sa bežne používajú na budovanie infraštruktúry, ktorá poháňa počítače, ale novovyvinutý systém sa spolieha na magnetické komponenty namiesto kremíka. Kremíkové čipy začínajú dosahovať svoje obmedzenia v dôsledku vecí, ako je umelá inteligencia, autá s vlastným pohonom a telefóny 5G a 6G. Nové aplikácie vyžadujú vyššiu rýchlosť, zníženú latenciu a detekciu svetla, čo všetko vyžaduje zvýšenú energiu. Z tohto dôvodu sa hľadajú alternatívy k silikónu. 

Štúdiom fyziky magnetických komponentov výskumníci našli nové informácie o tom, ako možno znížiť náklady na energiu. Objavili tiež spôsoby, ako znížiť požiadavky na trénovacie algoritmy, čo sú neurónové siete schopné rozpoznávať vzory a obrázky. 

Jean Anne Incorvia je odbornou asistentkou na katedre elektrotechniky a počítačového inžinierstva Cockrell School. 

„Práve teraz sú metódy na trénovanie vašich neurónových sietí veľmi energeticky náročné,“ povedala Jean Anne Incorvia. „Naša práca môže pomôcť znížiť námahu na školenie a náklady na energiu.“

Zistenia z výskumu boli publikované v r Nanotechnológia IOP. 

Bočná inhibícia

K Incorvii sa pripojil prvý autor a študent druhého ročníka Can Cui. Spoločne viedli štúdiu a zistili, že schopnosť umelých neurónov alebo magnetických nanodrôtov navzájom súťažiť môže byť prirodzene zvýšená ich rozmiestnením určitými spôsobmi. V tejto situácii vyhrávajú tie najviac aktivované a efekt sa nazýva „laterálna inhibícia“. 

Bočná inhibícia zvyčajne zvyšuje náklady a vyžaduje viac energie a priestoru kvôli dodatočným obvodom, ktoré sú potrebné v počítačoch. 

Podľa Incorvie je nová metóda oveľa energeticky efektívnejšia ako štandardný algoritmus spätného šírenia. Pri vykonávaní rovnakých učebných úloh dochádza metódou výskumníkov k 20 až 30-násobnému zníženiu energie. 

Pri pohľade na nové počítače je medzi nimi a ľudským mozgom podobnosť. Podobne ako ľudský mozog obsahuje neuróny, počítače obsahujú umelé verzie. K laterálnej inhibícii dochádza vtedy, keď pomalším neurónom bránia v streľbe najrýchlejšie sa spúšťajúcimi neurónmi. Výsledkom je znížená spotreba energie pri spracovaní údajov. 

Incorvia naznačila, že v počítačoch a ich fungovaní dochádza k zásadnej zmene. Jeden z nových trendov sa nazýva neuromorphic computing, ktorý možno považovať za proces navrhovania počítačov tak, aby mysleli ako ľudské mozgy. 

Novo vyvinuté inteligentné zariadenia sú navrhnuté tak, aby analyzovali obrovské množstvá údajov súčasne, a nie len spracovávali jednotlivé úlohy. Toto je jeden zo základných aspektov umelej inteligencie a strojového učenia. 

Hlavným zameraním tohto výskumu boli interakcie medzi dvoma magnetickými neurónmi a interakcie viacerých neurónov. Tím teraz použije svoje zistenia na väčšie súbory viacerých neurónov. 

Výskum podporila Národná vedecká nadácia CAREER Award a Sandia National Laboratories. Zdroje poskytlo UT Texas Advanced Computing Center.