चिप पर प्रकाश डालने से रोबोट को तेजी से एआई ब्रेन अपडेट मिल सकता है
कॉर्नेल टेक के शोधकर्ताओं ने एक रिसीवर बनाया है जो विद्युत तारों की जगह प्रकाश की चमक का उपयोग करके चिप की मेमोरी को फिर से लिखता है, और इससे एक दिन गोदाम रोबोट अपने एआई मॉडल को तेजी से अपडेट कर सकेंगे।
मुख्य बातें
- कॉर्नेल टेक के शोधकर्ताओं ने पिछले महीने IEEE/JSAP सिंपोजियम ऑन VLSI टेक्नोलॉजी और सर्किट में एक प्रकाश-आधारित मेमोरी रिसीवर प्रस्तुत किया।
- यह उपकरण क्यूआर कोड जैसे लाल प्रकाश के पैटर्न को सीधे फोटोसेंसिटिव कोशिकाओं पर चमकाकर चिप की अंतर्निहित मेमोरी को फिर से लिखता है, जिससे पारंपरिक ऑप्टिकल सिस्टम के लिए आवश्यक शक्तिशाली सर्किट समाप्त हो जाते हैं।
- एक स्वतंत्र विशेषज्ञ ने एआई हार्डवेयर की सबसे बड़ी बाधाओं में से एक को हल करने का यह दृष्टिकोण "एक चतुर तरीका" कहा है।
- टीम का कहना है कि यह तकनीक डेटा सेंटर, स्व-चलित कार और एआई-संचालित रोबोट में ऊर्जा उपयोग को कम कर सकती है।
- मानक से बड़ी मेमोरी कोशिकाएं वाणिज्यिक हार्डवेयर में डिजाइन दिखाई देने से पहले एक मुख्य बाधा बनी हुई हैं।
कल्पना करें कि आपके रोबोट सहायक को सॉफ्टवेयर अपडेट की आवश्यकता है। अभी, रोबोट के मस्तिष्क चिप में नए एआई निर्देश प्राप्त करने का मतलब तांबे के तारों के साथ डेटा को स्थानांतरित करना है, जिससे ऊर्जा नष्ट होती है और सब कुछ धीमा हो जाता है। कॉर्नेल टेक की एक टीम सोचती है कि प्रकाश इस काम को बेहतर तरीके से कर सकता है।
पोस्टडॉक्टोरल शोधकर्ता यिफान हे और सहायक प्रोफेसर जे-सन सियो ने एक रिसीवर बनाया जो चिप के अंदर बैठता है और जब प्रकाश की किरण इस पर पड़ती है तो अपनी स्वयं की मेमोरी को फिर से लिखता है। किरण उज्ज्वल और काले वर्गों का एक पैटर्न ले जाती है जो क्यूआर कोड जैसा दिखता है। प्रत्येक वर्ग एक छोटी मेमोरी कोशिका को चालू या बंद करता है, संख्याओं को एन्कोड करता है, जिन्हें पैरामीटर कहा जाता है, जो एआई मॉडल को बताते हैं कि कैसे व्यवहार करना है।
तारों के साथ डेटा स्थानांतरित करना इतनी ऊर्जा क्यों खर्च करता है?
संक्षिप्त उत्तर: दूरी और मात्रा। एआई मॉडल संख्याओं के विशाल संग्रह हैं। चिप की अंतर्निहित मेमोरी, जिसे SRAM (स्टेटिक रैंडम-एक्सेस मेमोरी, प्रोसेसर में बेक किया हुआ तेजी लेकिन छोटा भंडारण) कहा जाता है, उन सभी को नहीं रख सकता। तो अतिरिक्त डेटा DRAM (डायनामिक रैंडम-एक्सेस मेमोरी) नामक एक अलग, बड़े स्टोर में रहता है, जो धातु तारों से जुड़ा होता है। उन तारों पर संख्याओं को आगे-पीछे करने से बहुत अधिक बिजली का उपयोग होता है, और जैसे-जैसे एआई सिस्टम बड़े होते हैं यह और भी खराब हो जाता है।
ऑप्टिकल लिंक, जो विद्युत प्रवाह के बजाय प्रकाश के रूप में डेटा ले जाते हैं, कम ऊर्जा हानि के साथ अधिक डेटा ले जा सकते हैं। समस्या यह है कि आज के प्रकाश-ग्रहण सर्किट को प्रकाश पल्स को डिजिटल वाले और शून्य में परिवर्तित करने के लिए शक्तिशाली एनालॉग घटकों की आवश्यकता है। कॉर्नेल डिजाइन इस रूपांतरण चरण को पूरी तरह से छोड़ देता है। प्रकाश एक फोटोडायोड पर पड़ता है, एक छोटा घटक जो प्रकाश को विद्युत प्रवाह में बदल देता है, जो सीधे प्रत्येक मेमोरी कोशिका में निर्मित होता है। वह प्रवाह कोशिका के संग्रहीत मान को सीधे शून्य से एक में बदल देता है। कोई एनालॉग मध्यस्थ की आवश्यकता नहीं है।
"यह प्रमुख बाधाओं में से एक है," सीओ ने IEEE स्पेक्ट्रम को बताया, जिसने पहली बार इस शोध की रिपोर्ट की। स्वतंत्र विशेषज्ञ डेनिस सिल्वेस्टर, जो मिशिगन विश्वविद्यालय में विद्युत और कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग की अध्यक्षता करते हैं, ने इसे "वास्तव में महत्वपूर्ण समस्या" कहा जिसमें "विशाल वाणिज्यिक प्रभाव" है।
इसका मतलब रोबोट और रोज-मर्रा के गैजेट के लिए क्या है?
गोदाम रोबोट के लिए, इसका अर्थ है प्रत्येक मशीन को अपडेट किए गए एआई निर्देश प्रदान करने का एक तेजी और सस्ता तरीका, बिना प्रत्येक यूनिट को केंद्रीय सर्वर से जोड़े। सूक्ष्म माइक्रोरोबोट के लिए, जो एक उंगली से भी बड़े नहीं हैं, इसका मतलब अंततः उपयोगी एआई स्मार्ट्स ले जाना हो सकता है, बिना भारी मेमोरी हार्डवेयर के जो वर्तमान में यह अव्यावहारिक बनाता है।
सिल्वेस्टर ध्यान दें कि यह तकनीक दुकानों की अलमारियों से बहुत दूर है। फोटोसेंसिटिव मेमोरी कोशिकाएं वर्तमान में मानक SRAM कोशिकाओं से बड़ी हैं, तो एक चिप जो उन्हें उपयोग करती है, कुल मिलाकर कम मेमोरी रखती है, जो ऊर्जा बचत को समाप्त कर सकती है।
सीओ की टीम ट्रांजिस्टर आकारों को अनुकूलित करके कोशिकाओं को सिकोड़ने पर काम कर रही है। वे प्रकाशिकी समूहों के साथ भी साझेदारी कर रहे हैं एक ट्रांसमीटर बनाने के लिए जो प्रकाश पैटर्न को प्रति सेकंड लाखों बार फ्लैश कर सकता है, गीगाबिट्स-प्रति-सेकंड गति तक पहुंचते हुए जो वास्तविक अनुप्रयोगों की मांग करते हैं। वह संस्करण जो उन्होंने प्रयोगशाला में प्रदर्शित किया, एक धातु स्टेंसिल के माध्यम से एक एकल, निश्चित 14-बाय-14-वर्ग पैटर्न का उत्सर्जन करता है।
यह असली उत्पादों में कितना जल्दी दिखाई दे सकता है?
सिल्वेस्टर के अनुसार, सामान्य रूप से एज एआई के लिए तीन से पांच साल ईमानदारी से खिड़की है। मेमोरी-कोशिका आकार की समस्या का मतलब है कि यह विशिष्ट तकनीक इससे पहले अधिक विकास की आवश्यकता है कि यह पारंपरिक चिप्स से मेल खा सके। वर्तमान प्रोटोटाइप को एक विचार के प्रमाण के रूप में सोचें जो काम करता है, न कि भेजने के लिए तैयार एक उत्पाद।
