ジャカルタ - スタンフォード大学の研究者グループは、人工知能(AI)がスマートフォンやタブレットなどのバッテリー駆動デバイスを実行できるようにするさまざまなハイブリッドチップにプロセッサとメモリを組み合わせる方法を開発しました。
研究チームは、人工知能アルゴリズムを使用して実行すれば、さまざまなバッテリー駆動のエレクトロニクスがよりスマートになると考えています。問題は、1月19日(火)のスラッシュギアから引用された「メモリウォール」によって、モバイル用のAI対応チップを構築する取り組みが妨げられているということです。
メモリウォールは、AIコンピューティングの要求を満たす際に連携しなければならないデータとメモリチップを分離するプロセスの用語です。
コンピュータ専門家のSubasish Mitra氏は、「プロセッサとメモリ間の取引は、機械学習(ML)とAIの表示に必要なエネルギーの95%を消費し、バッテリ寿命を制限する可能性がある」と述べています。
スタンフォード大学の研究者は、より少ないエネルギーニーズでAIタスクをより迅速に実行できるシステムを設計しました。
研究者たちは、独自のストレージメモリの隣に構築されたハイブリッドチップを利用しました。新しい研究は、RRAMと呼ばれる新しいメモリ技術を開発する前の研究に基づいています。
このRRAMはフラッシュメモリより高速で、エネルギー効率の高いデータを保存することが可能です。RRAMの出現は、さらなる研究、すなわちハイブリッドチップの開発の先駆けとなりました。
次の重要なステップは、8つの別々のハイブリッドチップを単一のエネルギー効率の高いAI処理機に組み合わせることができるアルゴリズムを作成することです。
チームは、8つのハイブリッドチップすべてを別々に「だまし」、シングルチップのように感じることができたと主張しています。このシステムは「錯覚システム」と呼ばれています。8チップシステムはほんの始まりに過ぎないと言われます。
シミュレーションによると、64個のハイブリッドチップを搭載したシステムは、エネルギーの7分の1しか使用しない現在のプロセッサよりも7倍速くAIアプリケーションを実行できます。
研究者たちは、プロトタイプシステムの性能は、錯覚システムが今後3〜5年で市場に投入される可能性があることを示していると考えています。
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