US-Forscher entwickeln einen neuen Typ von Speicherchip, der sowohl Informationen speichern als auch Berechnungen mit hoher Geschwindigkeit und Effizienz durchführen kann.
 |
| Magnetooptische Speicherchips könnten dazu beitragen, den Stromverbrauch zu senken und so Energie für die KI freizugeben, sagen Forscher. (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.
Diese Speicherzellen ermöglichen es Benutzern, Hochgeschwindigkeitsberechnungen durchzuführen, sagte das Team in der Zeitschrift Nature Photonics. Schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten und ein geringerer Stromverbrauch erleichtern die Skalierung von Rechenzentren für den Einsatz von Systemen der künstlichen Intelligenz (KI).
„Rechenzentren mit Tausenden von Grafikprozessoren (GPUs) benötigen für ihren Betrieb viel Energie“, sagte der Co-Autor der Studie, Nathan Youngblood, ein Elektro- und Computeringenieur an der Universität von 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 sich der Stromverbrauch, und das maschinelle Lernsystem arbeitet ebenfalls schneller.
Diese neuen Speicherzellen verwenden Magnetfelder, um ein Lichtsignal im oder gegen den Uhrzeigersinn durch einen Ringresonator zu lenken, eine Komponente, die Licht bei bestimmten Wellenlängen verstärkt und an einen von zwei Ausgangsports weiterleitet. Abhängig von der Lichtintensität an jedem Ausgangsport kann die Speicherzelle eine Zahl von 0 bis 1 oder von 0 bis -1 kodieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen Speicherzellen, die nur 0- oder 1-Werte in einem Informationsbit kodieren, kann die neue Speicherzelle eine Anzahl nicht ganzzahliger Werte kodieren, sodass bis zu 3,5 Bits 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 dem Rennen um diesen Ringresonator gewonnenen Zahlen können verwendet werden, um die Verbindungen zwischen Knoten in einem künstlichen neuronalen Netzwerk zu stärken. Sie helfen maschinellen Lernalgorithmen dabei, Daten auf ähnliche Weise wie das menschliche Gehirn zu verarbeiten, sagte er.
Im Gegensatz zu herkömmlichen Computern, die Berechnungen in der zentralen Verarbeitungseinheit durchführen und die Ergebnisse dann an den Speicher senden, führen die neuen Speicherzellen Hochgeschwindigkeitsberechnungen direkt im Speicherarray durch. Laut Youngblood ist In-Memory-Computing besonders nützlich für Anwendungen wie künstliche Intelligenz, bei denen große Datenmengen sehr schnell verarbeitet werden müssen.
Das Team demonstrierte auch die Haltbarkeit dieser Art von magnetooptischen Speicherchips. Die Forscher geben an, dass sie auf diesen Chips mehr als zwei Milliarden Schreib- und Löschvorgänge durchgeführt haben, ohne dass es zu Leistungseinbußen gekommen wäre. Dies entspricht einer tausendfachen Verbesserung gegenüber früheren Speichertechnologien. Typische Flash-Laufwerke sind auf 10.000 bis 100.000 Schreib- und Löschzyklen begrenzt, sagte Herr 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)