“`html
Традиционные вычислительные системы и проблемы
Традиционные вычислительные системы, в первую очередь основанные на цифровой электронике, сталкиваются с растущими ограничениями в энергоэффективности и вычислительной скорости. По мере того как кремниевые чипы приближаются к своим пределам производительности, возникает необходимость в новых аппаратных архитектурах для поддержки сложных задач, таких как обучение моделей искусственного интеллекта (ИИ). Матричное умножение, фундаментальная операция во многих алгоритмах ИИ, потребляет огромные объемы энергии и времени на цифровых компьютерах, что ограничивает распространение инструментов ИИ на персональных устройствах. Эта проблема требует нового подхода к платформам вычислений, способным более эффективно обрабатывать задачи ИИ.
Решение: Нейроморфная платформа
Для решения данных проблем исследователи Института индийской науки (IISc) сделали прорыв в нейроморфных вычислениях, разработав аналоговую вычислительную платформу, вдохновленную мозгом, способную хранить и обрабатывать данные в 16 500 различных проводимостях в молекулярной пленке. Это новое разработанное решение представляет собой значительный прогресс, превосходящий бинарную природу традиционных цифровых компьютеров, ограниченных двумя состояниями (высокая и низкая проводимость).
Применение: Ускорение и энергоэффективность
Используя точные импульсы напряжения, команда исследователей смогла отобразить эти молекулярные движения на уникальные электрические сигналы, создав эффективное “молекулярное ежедневник”, который можно использовать для эффективного хранения и обработки данных. Этот подход радикально снижает энергопотребление и время, необходимое для матричного умножения, основной операции в задачах ИИ, делая ускорение ИИ быстрее и более эффективным.
Практическое применение и перспективы
Платформа нейроморфных вычислений от IISc способна как хранить, так и обрабатывать данные в одном месте, что подобно функциональности человеческого мозга, что является значительным прогрессом в области оборудования для ИИ. Она не только повышает энергоэффективность, но и ускоряет выполнение сложных задач ИИ. В отличие от традиционных систем, использующих отдельные блоки памяти и процессора, платформа IISc интегрирует обе функции, обеспечивая более простой и энергоэффективный подход. Это позволяет существенно сократить время и энергопотребление для задач, таких как матричное умножение, что представляет собой значительные преимущества для обучения ИИ, особенно в энергетически ограниченных средах, таких как персональные устройства.
Эта платформа является революционным шагом в развитии оборудования для ИИ. Преодолев ограничения традиционных цифровых компьютеров, она может демократизировать ИИ, позволяя выполнять сложные задачи, такие как обучение больших языковых моделей, на более маленьких и доступных устройствах. Постоянные усилия команды по разработке отечественного нейроморфного чипа обещают революционизировать промышленные и потребительские приложения.
Подробнее о работе исследователей можно узнать в научной статье. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям проекта.
Не забудьте подписаться на наш Телеграм-канал и Twitter для получения последних новостей о ИИ и нашей работе.
Присоединяйтесь к нашему Телеграм-каналу и группе на LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится и наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в SubReddit.
БЕСПЛАТНЫЙ ВЕБИНАР ПО ИИ: “SAM 2 для видео: как настроить на своих данных” (Ср, 25 сентября, 11:00 – 11:45 по Москве)
Пост о разработке ИИ-платформы от ИИСИ появился на MarkTechPost.
“`
