प्रकाश और चुम्बकों द्वारा नियंत्रित नई मेमोरी चिप एक दिन एआई कंप्यूटिंग को कम ऊर्जा-खपत वाला बना सकती है
शोधकर्ताओं ने एक नए प्रकार की मेमोरी सेल विकसित की है जो जानकारी संग्रहीत करने के साथ-साथ उच्च गति, उच्च दक्षता वाली गणना भी कर सकती है।
शोधकर्ताओं ने जर्नल में 23 अक्टूबर को बताया कि मेमोरी सेल उपयोगकर्ताओं को मेमोरी ऐरे के अंदर उच्च गति की गणना चलाने में सक्षम बनाता है। प्रकृति फोटोनिक्स. तेज़ प्रसंस्करण गति और कम ऊर्जा खपत डेटा केंद्रों को बढ़ाने में मदद कर सकती है कृत्रिम होशियारी (एआई) सिस्टम।
“हज़ारों जीपीयू वाले डेटा सेंटरों या कंप्यूटिंग फ़ार्मों को बढ़ाने में बहुत सारी शक्ति और बहुत सारी ऊर्जा लगाई जा रही है [graphics processing units] जो एक साथ चल रहे हैं,” अध्ययन के सह-लेखक नाथन यंगब्लडपिट्सबर्ग विश्वविद्यालय के एक इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियर ने लाइव साइंस को बताया। “और समाधान जरूरी नहीं कि चीजों को अधिक कुशल बनाया जाए। यह सिर्फ अधिक से अधिक जीपीयू खरीदना और अधिक से अधिक बिजली खर्च करना है। इसलिए यदि ऑप्टिक्स कुछ समान समस्याओं का समाधान कर सकता है और इसे अधिक कुशलतापूर्वक और तेजी से कर सकता है, तो यह उम्मीद है कि इससे बिजली की खपत कम होगी और मशीन लर्निंग सिस्टम का थ्रूपुट बेहतर होगा।”
नया सेल आने वाले प्रकाश संकेत को रिंग के आकार के रेज़ोनेटर के माध्यम से या तो दक्षिणावर्त या वामावर्त दिशा में निर्देशित करने के लिए चुंबकीय क्षेत्र का उपयोग करता है, एक घटक जो कुछ तरंग दैर्ध्य के प्रकाश को तीव्र करता है, और दो आउटपुट पोर्ट में से एक में। प्रत्येक आउटपुट पोर्ट पर प्रकाश की तीव्रता के आधार पर, मेमोरी सेल शून्य और एक के बीच, या शून्य और शून्य से एक के बीच की संख्या को एन्कोड कर सकता है। पारंपरिक मेमोरी कोशिकाओं के विपरीत, जो जानकारी के एक बिट में केवल शून्य या एक के मान को एनकोड करती हैं, नई सेल कई गैर-पूर्णांक मानों को एनकोड कर सकती है, जिससे यह प्रति सेल 3.5 बिट तक स्टोर करने की अनुमति देती है।
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वे वामावर्त और दक्षिणावर्त प्रकाश संकेत “एक ट्रैक पर दो धावकों के समान हैं जो ट्रैक के चारों ओर विपरीत दिशाओं में चल रहे हैं, और हवा हमेशा एक के सामने और दूसरे के पीछे की ओर होती है। एक दूसरे की तुलना में तेज़ चल सकता है ,” यंगब्लड ने कहा.. “आप उस गति की तुलना कर रहे हैं जिस गति से वे दो धावक ट्रैक के चारों ओर दौड़ रहे हैं, और यह आपको मूल रूप से सकारात्मक और नकारात्मक दोनों संख्याओं को कोड करने की अनुमति देता है।”
रिंग रेज़ोनेटर के चारों ओर इस दौड़ से उत्पन्न होने वाली संख्याओं का उपयोग कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में नोड्स के बीच कनेक्शन को मजबूत या कमजोर करने के लिए किया जा सकता है, जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं जो मानव मस्तिष्क के समान तरीकों से डेटा को संसाधित करते हैं। उदाहरण के लिए, यंगब्लड ने कहा, इससे तंत्रिका नेटवर्क को छवि में वस्तुओं की पहचान करने में मदद मिल सकती है।
पारंपरिक कंप्यूटरों के विपरीत, जो एक केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई में गणना करते हैं और फिर मेमोरी में परिणाम भेजते हैं, नई मेमोरी कोशिकाएं मेमोरी सरणी के अंदर ही उच्च गति की गणना करती हैं। यंगब्लड ने कहा कि इन-मेमोरी कंप्यूटिंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसे अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, जिन्हें बहुत सारे डेटा को बहुत तेज़ी से संसाधित करने की आवश्यकता होती है।
शोधकर्ताओं ने मैग्नेटो-ऑप्टिक कोशिकाओं की सहनशक्ति का भी प्रदर्शन किया। शोधकर्ताओं ने लिखा, उन्होंने प्रदर्शन में कोई गिरावट देखे बिना कोशिकाओं पर 2 बिलियन से अधिक लिखने और मिटाने के चक्र चलाए, जो कि पिछली फोटोनिक मेमोरी प्रौद्योगिकियों की तुलना में 1,000 गुना सुधार है। विशिष्ट फ्लैश ड्राइव 10,000 और 100,000 के बीच लिखने और मिटाने तक सीमित हैं। साइकिल, यंगब्लड ने कहा।
भविष्य में, यंगब्लड और उनके सहयोगियों को एक कंप्यूटर चिप पर कई सेल डालने और अधिक उन्नत गणनाओं को आजमाने की उम्मीद है।
यंगब्लड ने कहा कि आखिरकार, यह तकनीक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को चलाने के लिए आवश्यक बिजली की मात्रा को कम करने में मदद कर सकती है।
