Rewolucyjny: nowy układ AI oszczędza energię i chroni dane przed chmurą!

Rewolucyjny: nowy układ AI oszczędza energię i chroni dane przed chmurą!

Dresden, Deutschland - Techniczny Uniwersytet Monachium (TUM) poczynił znaczne postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI). Profesor projektowania procesora AI w Tum stworzył pierwsze prototypy nowego układu o nazwie „AI Pro” w Global Founds w Dreźnie. Ten układ po raz pierwszy łączy jednostkę obliczeniową i magazynową i działa na zasadzie tak zwanego „przetwarzania hipertimensional”. Dzięki tej technologii układ może rozpoznać wzorce i podobieństwa bez zależności od milionów rekordów danych. Przykładem tego jest możliwość rozpoznania, że ​​samochód ma cztery rowery i jazdy na ulicy bez konieczności analizowania niezliczonych zdjęć. Kolejną zaletą „AI Pro” jest niskie zużycie energii: do określonego treningu chip potrzebuje tylko 24 mikrouli, podczas gdy porównywalne układy wymagają 10 do 100 razy więcej energii.

Ten nowy układ ma 10 milionów tranzystorów, ma 1 milimetr kwadratowy i obecnie kosztuje 30 000 euro. W porównaniu z wysokowydajnymi układami NVIDIA, które są wyposażone w 200 miliardów tranzystorów, „AI Pro” nie jest tak potężne, ale specjalizowane w lokalnym przetwarzaniu danych. Przetwarza dane bezpośrednio na stronie bez wysyłania ich do chmury. Oszczędza to możliwości czasu i obliczeń i pomaga zmniejszyć ślad CO₂ zastosowań AI.

Zalety technologii neuromorficznej

Obecna technologia AI jest silnie oparta na wysokowydajnych układach z NVIDIA, które mają ogromne zużycie energii. Według raportów typowe centrum danych AI potrzebuje tyle samo energii elektrycznej, co małe miasteczko-jest to główny problem, który inżynierowie w Dreźnie chcą rozwiązać komputery neuromorficzne. Komputery neuromorficzne oparte są na funkcjonowaniu ludzkiego mózgu, który potrzebuje tylko tyle energii, co żarówka dla jego wydajności. Zastosowanie sztucznych neuronów, które są aktywowane tylko w razie potrzeby, umożliwia to znaczące oszczędność energii.

Spinnaker 2, superkomputer neuromorficzny od Spinncloud, będzie dostępny od maja i ma do dziesięciu miliardów sztucznych neuronów. Systemy te są zaprojektowane na podstawie technologii neuromorficznej, która obecnie pracuje wolniej niż ich odpowiedniki GPU, szczególnie podczas treningu modeli języków. Dyrektor generalny Spinncloud, Hector Gonzalez, podkreśla wzrost wydajności i oszczędności energii, które mogą przynieść obliczenia neuromorficzne i podkreśla pilną potrzebę zrównoważonych rozwiązań.

Przyszłość sprzętu KI

Rozwój technologii neuromorficznych stoi przed wyzwaniami. Steve Furber, zwolennik tych technologii, uważa je za rozwiązanie problemu energetycznego obecnych standardów AI. Obliczanie neuromorficzne umożliwia zaangażowanie AI intensywnie zawodowe w urządzeniach końcowych na baterie, a dzięki połączeniu niskiego opóźnienia i wysokiej wydajności energetycznej oferuje ogromne zalety zastosowań w czasie rzeczywistym. Fraunhofer II zainicjował projekt „Neuromorphes Computing” w celu skutecznego zintegrowania sztucznej inteligencji z urządzeniami końcowymi. Nacisk kładziony jest na skalowalne i konfigurowalne rozwiązania w technologii CMOS, które napędzają wydajny przepływ oprogramowania sprzętowego.

Według ekspertów prawo Moor pozostaje ważne, ale zachęty ekonomiczne do szybkiego skalowania komponentów półprzewodnikowych znikają. Rosnące koszty rozwoju ChIP i rosnący popyt na technologie energetyczne napędzają rozwój w tym obszarze. W przyszłości dostęp do sprzętu neuromorficznego i odpowiedniego oprogramowania może być decydujące dla globalnej konkurencji w dziedzinie aplikacji AI.

Aby uzyskać więcej informacji na temat nowo opracowanych technologii Ki-chip i technologii neuromorficznych, odwiedź artykuły z nzz i fraunhofer iis .