Un nuevo chip de memoria controlado por luz e imanes podría algún día hacer que la informática con IA consuma menos energía
Un nuevo tipo de memoria ultrarrápida utiliza señales ópticas e imanes para procesar y almacenar datos de manera eficiente.
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Los investigadores han desarrollado un nuevo tipo de celda de memoria que puede almacenar información y realizar cálculos de alta velocidad y alta eficiencia.
La celda de memoria permite a los usuarios ejecutar cálculos de alta velocidad dentro de la matriz de memoria, informaron los investigadores el 23 de octubre en la revista Nature Photonics. Las velocidades de procesamiento más rápidas y el bajo consumo de energía podrían ayudar a ampliar los centros de datos para sistemas de inteligencia artificial (IA).
"Se está invirtiendo mucha potencia y mucha energía en ampliar los centros de datos o granjas informáticas que tienen miles de GPU [unidades de procesamiento de gráficos] que se ejecutan simultáneamente", dijo el coautor del estudio Nathan Youngblood. , dijo a Live Science un ingeniero eléctrico e informático de la Universidad de Pittsburgh. "Y la solución no ha sido necesariamente hacer las cosas más eficientes. Simplemente ha sido comprar más y más GPU y gastar cada vez más energía. Entonces, si la óptica puede abordar algunos de los mismos problemas y hacerlo de manera más eficiente y rápida, eso Es de esperar que resulte en un menor consumo de energía y sistemas de aprendizaje automático de mayor rendimiento".
La nueva celda utiliza campos magnéticos para dirigir una señal de luz entrante en el sentido de las agujas del reloj o en el sentido contrario a las agujas del reloj a través de un resonador en forma de anillo, un componente que intensifica la luz de ciertas longitudes de onda, y hacia uno de los dos puertos de salida. Dependiendo de la intensidad de la luz en cada uno de los puertos de salida, la celda de memoria puede codificar un número entre cero y uno, o entre cero y menos uno. A diferencia de las celdas de memoria tradicionales, que sólo codifican valores de cero o uno en un bit de información, la nueva celda puede codificar varios valores no enteros, lo que le permite almacenar hasta 3,5 bits por celda.
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Esas señales luminosas en sentido contrario a las agujas del reloj y en el sentido de las agujas del reloj son similares a "dos corredores en una pista que corren en direcciones opuestas alrededor de la pista, y el viento siempre está de cara a uno y detrás del otro. Uno puede ir más rápido que el otro". ", dijo Youngblood. "Estás comparando la velocidad a la que esos dos corredores corren por la pista, y eso te permite básicamente codificar números tanto positivos como negativos".
Los números que resultan de esta carrera alrededor del anillo resonador podrían usarse para fortalecer o debilitar las conexiones entre nodos en redes neuronales artificiales, que son algoritmos de aprendizaje automático que procesan datos de manera similar al cerebro humano. Eso podría ayudar a la red neuronal a identificar objetos en una imagen, por ejemplo, dijo Youngblood.
A diferencia de las computadoras tradicionales, que hacen cálculos en una unidad central de procesamiento y luego envían los resultados a la memoria, las nuevas celdas de memoria realizan cálculos de alta velocidad dentro de la propia matriz de memoria. La computación en memoria es particularmente útil para aplicaciones como la inteligencia artificial que necesitan procesar una gran cantidad de datos muy rápidamente, afirmó Youngblood.
Los investigadores también demostraron la resistencia de las células magnetoópticas. Ejecutaron más de 2 mil millones de ciclos de escritura y borrado en las celdas sin observar ninguna degradación en el rendimiento, lo que representa una mejora de 1.000 veces con respecto a las tecnologías de memoria fotónica anteriores, escribieron los investigadores. Las unidades flash típicas están limitadas a entre 10.000 y 100.000 ciclos de escritura y borrado. ciclos, dijo Youngblood.
En el futuro, Youngblood y sus colegas esperan colocar varias células en un chip de computadora y probar cálculos más avanzados.
Con el tiempo, esta tecnología podría ayudar a mitigar la cantidad de energía necesaria para ejecutar sistemas de inteligencia artificial, dijo Youngblood.