ستانفورد تصمم شريحة جديدة لتحسين كفاءة الحوسبة بالذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي للحافة (AI) هو نشر أجهزة AI على حافة الشبكات ، بمعنى آخر تقوم هذه الأجهزة بجمع وحساب البيانات القريبة من المستخدم. مثال على ذلك سيارة ذاتية القيادة. يتم جمع البيانات المتعلقة بقرب السيارات الأخرى وحركة المرور والعقبات وحسابها بواسطة السيارة وليس في منشأة الحوسبة السحابية أو مركز البيانات الخاص.

تمكن هذه القدرات التكنولوجية المؤسسات من زيادة الأتمتة وتحسين العمليات والكفاءة والسلامة. هذه الأجهزة المتطورة حاليًا محدودة بسبب طاقة بطاريتها. يذهب قدر هائل من طاقة التكنولوجيا نحو نقل البيانات بين وحدة الحساب (حيث تتم معالجة البيانات) ووحدة الذاكرة (حيث يتم تخزين البيانات). المفتاح لزيادة القدرات وكفاءة الطاقة لهذه الأجهزة هو تقليل حركة البيانات بين هاتين الوحدتين.

تم تصميمه بالتعاون مع معمل Gert Cauwenberghs في جامعة كاليفورنيا ، سان دييغو ، وقد شرع مهندسو جامعة ستانفورد في حل هذه المشكلة وحددوا حلاً محتملاً - NeuRRAM. تدمج الشريحة الجديدة ذاكرة الوصول العشوائي المقاومة (RRAM) للاحتفاظ بالبيانات حتى عند انقطاع التيار الكهربائي وذاكرة الحوسبة (CIM) لتمكين حوسبة الذكاء الاصطناعي مباشرة في وحدة الذاكرة. تعمل هذه الميزات على التخلص من عمليات نقل البيانات المرهقة بين وحدات الحوسبة والذاكرة وتمكين تخزين نماذج AI الكبيرة في مساحة صغيرة مع استهلاك القليل جدًا من الطاقة. يقال إن NeuRRAM هو ضعف كفاءة الطاقة مثل أحدث الموديلات ودقة.

"يمكن أن يؤدي إجراء هذه الحسابات على الشريحة بدلاً من إرسال المعلومات من وإلى السحابة إلى تمكين ذكاء اصطناعي أسرع وأكثر أمانًا وأرخص وأكثر قابلية للتوسع في المستقبل ، ويمنح المزيد من الأشخاص إمكانية الوصول إلى طاقة الذكاء الاصطناعي ،"    - H.-S فيليب وونغ، أستاذ Willard R. و Inez Kerr Bell في كلية الهندسة.

كتب اتحاد مجتمع الحوسبة ورقة بحثية كل أربع سنوات في عام 2020 (سلسلة من الأوراق البيضاء كتبها مجتمع الحوسبة لإبلاغ الإدارات الجديدة) حول الذكاء الاصطناعي على الحافة. تناقش الورقة الاستخدامات المحتملة لنشر أجهزة الذكاء الاصطناعي "على الحافة" وتحدد متطلبات ومجالات البحث التي يجب استكشافها قبل تنفيذ هذه الأنظمة.

يمكنك قراءة المزيد عن NeuRAM والأبحاث التي أجريت عليه أخبار ستانفورد.