Зі зростанням попиту на застосування штучного інтелекту дослідники шукають способи створити більш енергоефективний процес, зберігаючи при цьому високу продуктивність і низькі витрати. Зазвичай процеси машинного або штучного інтелекту складаються з передачі даних між логікою (де інформація обробляється в системі) і пам’яттю (де дані зберігаються), споживаючи велику кількість енергії та потужності.
Команда дослідників з Науково-інженерного коледжу Університету Міннесоти продемонструвала нову модель, в якій дані ніколи не залишають пам’ять, під назвою «обчислювальна пам’ять з довільним доступом» (CRAM).
«Ця робота є першою експериментальною демонстрацією CRAM, де дані можуть оброблятися повністю в межах масиву пам’яті без необхідності залишати сітку, в якій комп’ютер зберігає інформацію», — сказав Янг Лв (Yang Lv), докторант кафедри електротехніки та комп’ютерної інженерії Університету Міннесоти і перший автор статті.
У березні 2024 року Міжнародне енергетичне агентство (МЕА) опублікувало глобальний прогноз використання енергії, згідно з яким споживання для ШІ, ймовірно, подвоїться з 460 терават-годин (ТВт-год) у 2022 році до 1000 ТВт-год у 2026 році. Це приблизно еквівалентно споживанню електроенергії всієї Японії.
За оцінками вчених, CRAM знизить енергоспоживання в 1000 разів. При цьому деякі тести демонструють економію енергії у 2500 та 1700 разів порівняно з традиційними методами.
За словами науковців, це дослідження тривало понад два десятиліття.
«Наша початкова концепція використання комірок пам’яті безпосередньо для обчислень 20 років тому вважалася божевільною, — сказав Цзянь-Пін Ван, старший автор статті. — З прогресивною групою студентів і справді міждисциплінарною командою викладачів, створеною в Університеті Міннесоти (від фізики, матеріалознавства, комп’ютерних наук та інженерії, до моделювання та бенчмаркінгу і створення апаратного забезпечення) — ми змогли отримати позитивні результати і тепер продемонстрували, що така технологія здійсненна і готова до впровадження в техніку».