Ученые создали прототип чипа памяти, который в 1000 раз энергоэффективнее имеющихся моделей

Опубликовано автором

Исследователи из Университета Миннесоты создали новый прототип чипа «вычислительной памяти с произвольным доступом» (CRAM), который способен сократить потребление энергии для приложений искусственного интеллекта более чем в 1000 раз по сравнению с существующими решениями. В одной из проведенных симуляций эта технология продемонстрировала впечатляющее снижение расхода энергии в 2500 раз.

Традиционные вычислительные системы основаны на архитектуре фон Неймана, которая существует уже несколько десятилетий. В таких системах используется отдельная память и процессоры, что требует частой передачи данных и приводит к высоким затратам энергии. Новая разработка кардинально меняет эту концепцию, позволяя проводить вычисления непосредственно в памяти с использованием спинтронных устройств, именуемых магнитными туннельными переходами (MTJ). CRAM представляет собой высокоэффективный цифровой вычислительный субстрат, обладающий большой гибкостью, благодаря которой вычисления могут осуществляться в любом участке памяти. Это позволяет адаптировать CRAM под различные алгоритмы ИИ для оптимизации их производительности. Разработки, аналогичные предложенному прототипу, могут существенно снизить затраты энергии, устраняя ненужные передачи данных между логикой и памятью. Это особенно актуально в условиях возрастающих энергетических запросов для ИИ.

Ученые сообщили в пресс-релизе, что основания для этого значительного достижения были заложены более 20 лет назад, начиная с новаторских исследований профессора Цзянь-Пин Вана, которые касались внедрения наноустройств MTJ в вычислительные процессы. Ван отметил, что их изначальные идеи о необходимости отказа от модели фон Неймана воспринимались как «бредовые» два десятка лет назад. Тем не менее, команда из Миннесоты упорно продвигала свои идеи, опираясь на запатентованные разработки Ванга в области MTJ, что способствовало созданию магнитной оперативной памяти (MRAM), которая теперь находит применение в смарт-часах и других встроенных системах.

Источник: Overclockers

Дата публикации: 29.07.2024

Первоисточник: Nature