סטנפורד מעצב שבב חדש לשיפור יעילות מחשוב בינה מלאכותית

בינה מלאכותית של Edge Artificial intelligence (AI) היא פריסה של התקני AI בקצה של רשתות, במילים אחרות מכשירים אלו אוספים ומחשבים נתונים קרובים למשתמש. דוגמה לכך היא מכונית לנהיגה עצמית. נתונים הנוגעים לקרבה של מכוניות אחרות, תנועה ומכשולים נאספים ומחושבים על ידי המכונית ולא במתקן מחשוב ענן או במרכז נתונים פרטי.

יכולות טכנולוגיות אלו מאפשרות לארגונים להגביר אוטומציה ולשפר תהליכים, יעילות ובטיחות. נכון לעכשיו, מכשירי הקצה הללו מוגבלים על ידי כוח הסוללה שלהם. כמות עצומה של האנרגיה של הטכנולוגיה עוברת להעברת הנתונים בין יחידת המחשוב (שם הנתונים מעובדים) ליחידת הזיכרון (שם מאוחסנים הנתונים). המפתח להגדלת היכולות והיעילות האנרגטית של מכשירים אלה הוא צמצום תנועת הנתונים בין שתי היחידות הללו.

תוכנן בשיתוף פעולה עם המעבדה של Gert Cauwenbergs באוניברסיטת קליפורניה, סן דייגו, מהנדסי אוניברסיטת סטנפורד יצאו לפתור בעיה זו וזיהו פתרון אפשרי - NeuRRAM. השבב החדש משלב זיכרון גישה אקראית התנגדות (RRAM) כדי לשמור נתונים גם כשהחשמל כבוי וזיכרון מחשוב (CIM) כדי לאפשר מחשוב בינה מלאכותית ישירות ביחידת הזיכרון. תכונות אלו מבטלות העברת נתונים מאומצת בין יחידות המחשוב והזיכרון ומאפשרות אחסון דגמי AI גדולים בשטח קטן תוך צריכת חשמל מועט מאוד. אומרים שה- NeuRRAM חסכוני באנרגיה פי שניים מהדגמים החדשים ביותר ומדויק באותה מידה.

"ביצוע החישובים האלה בשבב במקום לשלוח מידע לענן וממנו יכול לאפשר AI מהיר יותר, מאובטח יותר, זול יותר וניתן להרחבה יותר בעתיד, ולתת ליותר אנשים גישה לכוח בינה מלאכותית."    - H.-S פיליפ וונג, פרופסור וילארד ר ואינז קר בל ב- בית הספר להנדסה.

קונסורציום קהילת המחשוב כתב מאמר ארבע שנתי בשנת 2020 (סדרה של מאמרים לבנים שנכתבו על ידי קהילת המחשוב כדי ליידע את הממשלים החדשים) על AI בקצה. המאמר דן בשימושים פוטנציאליים של פריסת התקני AI "בקצה" ומזהה דרישות ותחומי מחקר שיש לחקור לפני מימוש מערכות אלו.

אתה יכול לקרוא עוד על NeuRRAM והמחקר שנכנס אליו חדשות סטנפורד.