Созданы аналоговые ИИ, которые работают 2000 раз экономнее цифровых
Физики из Университета Лафборо разработали устройство на основе нанопористого оксида ниобия, способное обрабатывать динамические данные непосредственно на аппаратном уровне. Технология мемристоров позволяет имитировать работу скрытых слоев нейросети, сокращая энергопотребление ИИ-систем до 2000 раз по сравнению с традиционными программными методами.
Технология мемристора. Мемристор — это четвертый фундаментальный элемент микроэлектроники (наряду с резистором, конденсатором и катушкой индуктивности), чье сопротивление зависит от прошедшего через него заряда. Иначе говоря, мемристор обладает памятью. В новой работе нанопоры в оксиде ниобия создают уникальную физическую среду, которая сама по себе является вычислительным ресурсом. Это избавляет систему от необходимости постоянно перемещать данные между процессором и оперативной памятью, что и дает колоссальный выигрыш в энергоэффективности.
Современные системы искусственного интеллекта сталкиваются с серьезным вызовом: по мере роста их мощности катастрофически увеличиваются затраты электроэнергии. Традиционная архитектура компьютеров разделяет хранение и обработку данных, что создает «бутылочное горлышко» и заставляет программное обеспечение выполнять колоссальный объем избыточных операций.