US-Forscher entwickeln einen neuen Typ von Speicherchip, der sowohl Informationen speichern als auch Berechnungen mit hoher Geschwindigkeit und Effizienz durchführen kann.
Forscher sagen, magnetooptische Speicherchips könnten dazu beitragen, den Energieverbrauch zu senken und so Energie für KI freizusetzen. (Quelle: Live Science) |
Dies ist ein neuer Typ ultraschneller Speicherchips (oder Speicherzellen), der sowohl optische Signale als auch Magnete verwendet, um Daten effizient zu verarbeiten und zu speichern.
Die Zellen ermöglichen Hochgeschwindigkeitsberechnungen, so das Team im Fachmagazin Nature Photonics. Die höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit und der geringere Energieverbrauch sollen dazu beitragen, Rechenzentren für KI-Systeme (künstliche Intelligenz) einfacher zu skalieren.
„Rechenzentren mit Tausenden von Grafikprozessoren (GPUs) benötigen viel Energie“, sagte Studien-Co-Autor Nathan Youngblood, Elektro- und Computeringenieur an der Universität Pittsburgh. „Die Lösung besteht oft darin, mehr GPUs zu kaufen und mehr Energie zu verbrauchen. Wenn die Optik dieses Problem effizienter und schneller lösen kann, reduziert dies den Stromverbrauch und das maschinelle Lernsystem arbeitet ebenfalls schneller.“
Diese neuen Speicherzellen nutzen ein Magnetfeld, um ein Lichtsignal im oder gegen den Uhrzeigersinn durch einen Ringresonator – ein Bauteil, das Licht bestimmter Wellenlängen verstärkt – zu einem von zwei Ausgängen zu leiten. Abhängig von der Lichtintensität an jedem Ausgang kann die Speicherzelle eine Zahl zwischen 0 und 1 oder zwischen 0 und minus 1 kodieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Speicherzellen, die nur 0 oder 1 in einem Informationsbit kodieren, können die neuen Speicherzellen eine Anzahl nicht ganzzahliger Werte kodieren, wodurch bis zu 3,5 Bit pro Speicherzelle gespeichert werden können.
Diese gegen den Uhrzeigersinn und im Uhrzeigersinn laufenden Lichtsignale seien wie „zwei Läufer, die auf derselben Strecke laufen, aber in entgegengesetzte Richtungen, wobei der Wind immer vor dem einen und hinter dem anderen weht“, sagt Ingenieur Youngblood.
Die aus diesem Wettlauf um den Ringresonator gewonnenen Zahlen könnten genutzt werden, um die Verbindungen zwischen Knoten in künstlichen neuronalen Netzwerken zu stärken. Sie würden maschinellen Lernalgorithmen helfen, Daten ähnlich wie das menschliche Gehirn zu verarbeiten, sagte er.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Computern, die Berechnungen in der Zentraleinheit durchführen und die Ergebnisse anschließend an den Arbeitsspeicher senden, führen die neuen Speicherzellen Hochgeschwindigkeitsberechnungen direkt im Speicherarray durch. Youngblood sagte, In-Memory-Computing sei besonders nützlich für Anwendungen wie künstliche Intelligenz, bei denen große Datenmengen sehr schnell verarbeitet werden müssen.
Das Team demonstrierte auch die Haltbarkeit der magnetooptischen Speicherchips. Die Forscher gaben an, dass sie mehr als zwei Milliarden Schreib- und Löschvorgänge auf den Chips ohne Leistungseinbußen durchgeführt hätten – eine tausendfache Verbesserung gegenüber früheren Speichertechnologien. Herkömmliche Flash-Laufwerke seien auf 10.000 bis 100.000 Schreib- und Löschvorgänge begrenzt, so Youngblood.
Youngblood und seine Kollegen hoffen, in Zukunft noch mehr dieser Speicherzellen in Computer einbauen und komplexere Berechnungen testen zu können.
Die Technologie könne dazu beitragen, den Stromverbrauch für den Betrieb künstlicher Intelligenzsysteme zu senken, sagte er.
[Anzeige_2]
Quelle
Kommentar (0)