«`html
Традиционные системы вычислений
Традиционные вычислительные системы, в первую очередь основанные на цифровой электронике, сталкиваются с растущими ограничениями в энергоэффективности и вычислительной скорости. Поскольку кремниевые чипы приближаются к своим предельным показателям производительности, возрастает потребность в новых аппаратных архитектурах для поддержки сложных задач, таких как обучение моделей искусственного интеллекта (ИИ). Умножение матриц, основная операция во многих алгоритмах ИИ, потребляет огромные объемы энергии и времени на цифровых компьютерах, что ограничивает демократизацию инструментов ИИ на персональных устройствах. Этот узкий момент требует нового подхода к вычислительным платформам, способным более эффективно обрабатывать задачи ИИ.
Новый подход к нейроморфным платформам
Текущие подходы к решению этих задач в значительной степени зависят от крупных центров обработки данных с ресурсоемким аппаратным обеспечением, делая обучение моделей ИИ недоступным для небольших пользователей. Несмотря на то что нейроморфные вычисления, использующие подход, вдохновленный способом обработки информации человеческим мозгом, изучаются уже более десяти лет, они столкнулись с серьезными техническими трудностями. Разработанные до сих пор нейроморфные платформы не смогли полностью использовать потенциал аналоговых вычислительных систем, особенно в доступе к обширному количеству промежуточных состояний памяти, доступных в молекулярных структурах.
Прорыв в нейроморфных вычислениях от исследователей Индийского института науки (IISc)
Команда исследователей Индийского института науки (IISc) сделала прорыв в нейроморфных вычислениях, разработав аналоговую вычислительную платформу, вдохновленную мозгом, способную хранить и обрабатывать данные в 16 500 отдельных состояниях проводимости в молекулярной пленке. Эта новая платформа является значительным достижением, превосходя бинарную природу традиционных цифровых компьютеров, ограниченных двумя состояниями (высокая и низкая проводимость).
Преимущества разработанной платформы
Руководимая ассистентом профессора из Центра нанонауки и инженерии (CeNSE) в IISc, команда разработала молекулярную систему, в которой ионы и молекулы внутри материальной пленки могут получить доступ к гораздо большему количеству состояний памяти. С использованием точных напряженных импульсов команда отобразила эти молекулярные движения на уникальные электрические сигналы, эффективно создавая «молекулярный дневник», который можно использовать для эффективного хранения и обработки данных. Этот подход радикально сокращает энергопотребление и время, необходимые для умножения матриц, основной операции в задачах ИИ, делая ускорение ИИ более быстрым и эффективным.
Преимущества нейроморфной платформы
Для демонстрации возможностей своей нейроморфной платформы исследователи использовали свою систему для воссоздания знаменитого изображения «Pillars of Creation» от NASA из данных, собранных космическим телескопом Джеймса Уэбба. В отличие от традиционных систем, требующих значительной энергии и времени, платформа команды IISc смогла завершить эту задачу, используя только настольный компьютер, демонстрируя как скорость, так и энергоэффективность своей технологии.
Преимущества платформы и вызовы
Одним из ключевых вызовов, стоящих перед командой, было точное характеризирование большого числа состояний проводимости. Исследователи разработали специальную плату, способную измерять напряжения до миллионной части вольта, что позволило им отслеживать отдельные состояния с беспрецедентной точностью. Этот уровень точности критичен для успеха платформы, позволяя ей выполнять высокоточные вычисления, аналогичные тому, как мозг человека обрабатывает информацию.
Заключение
Возможность нейроморфной платформы хранить и обрабатывать данные в одном месте, аналогично функциональности человеческого мозга, представляет собой значительный прорыв в области аппаратных средств ИИ. Она не только улучшает энергоэффективность, но и ускоряет выполнение сложных задач ИИ. В то время как традиционные системы полагаются на отдельные блоки памяти и процессора, что приводит к энергоемкости, платформа IISc объединяет обе функции, обеспечивая более эффективный подход к энергопотреблению.
Уменьшение времени и энергопотребления для задач, таких как умножение матриц, предлагает существенные преимущества для обучения ИИ, особенно для сред с ограничениями по энергопотреблению, таких как персональные устройства.
Заключение
Эта платформа представляет собой революционный шаг в развитии оборудования ИИ. Победив ограничения традиционных цифровых компьютеров, платформа может демократизировать ИИ, позволяя выполнять сложные задачи, такие как обучение больших языковых моделей, на более маленьких и доступных устройствах. Текущие усилия команды в разработке отечественной нейроморфной микросхемы обещают революционизировать промышленные и потребительские приложения.
«`
