Американские исследователи разрабатывают новый тип микросхемы памяти, которая сможет как хранить информацию, так и выполнять вычисления с высокой скоростью и эффективностью.
 |
| Исследователи утверждают, что магнитооптические чипы памяти могут помочь снизить потребление энергии, высвободив ее для ИИ. (Источник: Live Science) |
Это новый тип сверхбыстрой микросхемы памяти (или ячейки памяти), которая использует как оптические сигналы, так и магниты для эффективной обработки и хранения данных.
Ячейки позволяют пользователям выполнять высокоскоростные вычисления, заявила команда в журнале Nature Photonics. Более высокая скорость обработки и более низкое потребление энергии помогут масштабировать центры обработки данных для систем искусственного интеллекта (ИИ) для легкой работы.
«Дата-центры с тысячами графических процессоров (GPU) требуют много энергии для работы», — сказал соавтор исследования Натан Янгблад, инженер-электрик и компьютерщик из Питтсбургского университета. «И решение часто заключается в покупке большего количества GPU и использовании большего количества энергии. Так что если оптика сможет решить эту проблему эффективнее и быстрее, она снизит энергопотребление, а система машинного обучения также будет работать быстрее».
Эти новые ячейки памяти используют магнитное поле для направления светового сигнала по часовой стрелке или против часовой стрелки через кольцевой резонатор, компонент, который усиливает свет на определенных длинах волн, и в один из двух выходных портов. В зависимости от интенсивности света на каждом выходном порту ячейка памяти может кодировать число от 0 до 1 или от 0 до минус 1. В отличие от традиционных ячеек памяти, которые кодируют только значения 0 или 1 в бите информации, новые ячейки памяти могут кодировать ряд нецелых значений, что позволяет хранить до 3,5 бит на ячейку памяти.
Эти световые сигналы против часовой стрелки и по часовой стрелке похожи на «двух бегунов, бегущих по одной и той же трассе, но в противоположных направлениях, причем ветер всегда впереди одного и позади другого», — говорит инженер Янгблад.
Цифры, полученные в ходе этой гонки вокруг кольцевого резонатора, можно использовать для укрепления связей между узлами в искусственных нейронных сетях. Они помогают алгоритмам машинного обучения обрабатывать данные аналогично человеческому мозгу, сказал он.
В отличие от традиционных компьютеров, которые выполняют вычисления в центральном процессоре, а затем отправляют результаты в память, новые ячейки памяти выполняют высокоскоростные вычисления прямо внутри массива памяти. Янгблад сказал, что вычисления в памяти особенно полезны для таких приложений, как искусственный интеллект, которым необходимо очень быстро обрабатывать большой объем данных.
Команда также продемонстрировала долговечность магнитооптических чипов памяти. Исследователи заявили, что они провели более 2 миллиардов записей и стираний на чипах, не заметив никакого ухудшения производительности, что в 1000 раз лучше, чем предыдущие технологии памяти. Обычные флэш-накопители ограничены 10 000–100 000 записей и стираний, сказал Янгблад.
В будущем Янгблад и его коллеги надеются добавить больше таких ячеек памяти в компьютеры и протестировать более сложные вычисления.
По его словам, эта технология может помочь сократить количество электроэнергии, необходимое для работы систем искусственного интеллекта.
Источник
Комментарий (0)