Iluminar um Chip Poderia Dar aos Robôs uma Atualização de Cérebro de IA Mais Rápida

Pontos-chave

• Investigadores da Cornell Tech apresentaram um recetor de memória baseado em luz no Simpósio IEEE/JSAP sobre Tecnologia e Circuitos VLSI no mês passado.
• O dispositivo reescreve a memória integrada de um chip brilhando padrões de luz vermelha semelhantes a códigos QR diretamente em células fotossensíveis, eliminando os circuitos com consumo elevado de energia que os sistemas óticos tradicionais necessitam.
• Um especialista independente chamou a abordagem "uma forma astuta" de enfrentar um dos maiores estrangulamentos do hardware de IA.
• A equipa afirma que a tecnologia poderia reduzir o consumo de energia em centros de dados, carros autónomos e robôs com IA.
• Células de memória maiores do que o padrão continuam a ser um obstáculo importante antes que o design pudesse aparecer no hardware comercial.

Imagine o seu assistente robô necessitando de uma atualização de software. Atualmente, colocar novas instruções de IA no chip do cérebro do robô significa transferir dados ao longo de fios de cobre, consumindo energia e desacelerando tudo. Uma equipa da Cornell Tech pensa que a luz pode fazer esse trabalho melhor.

O investigador pós-doutoral Yifan He e o professor associado Jae-sun Seo construíram um recetor que fica dentro de um chip e reescreve a sua própria memória quando um feixe de luz o atinge. O feixe transporta um padrão de quadrados claros e escuros que se parece com um código QR. Cada quadrado liga ou desliga uma pequena célula de memória, codificando os números, chamados parâmetros, que dizem a um modelo de IA como se comportar.

Por que é que mover dados com fios custa tanta energia?

A resposta curta: distância e volume. Os modelos de IA são enormes coleções de números. A memória integrada de um chip, chamada SRAM (memória de acesso aleatório estática, o armazenamento rápido mas pequeno incorporado num processador), não consegue conter tudo isto. Portanto, os dados extras residem num armazenamento separado e maior chamado DRAM (memória de acesso aleatório dinâmica), ligado por fios de metal. Transferir números de um lado para o outro através desses fios usa uma quantidade surpreendente de eletricidade, e piora à medida que os sistemas de IA crescem.

As ligações óticas, que transportam dados como luz em vez de corrente elétrica, conseguem mover mais dados com menor perda de energia. O problema é que os circuitos de receção de luz atuais precisam de componentes analógicos com consumo elevado de energia para converter pulsos de luz em uns e zeros digitais. O design da Cornell ignora completamente esse passo de conversão. A luz atinge um fotodiodo, um pequeno componente que transforma luz em corrente elétrica, incorporado diretamente em cada célula de memória. Essa corrente inverte o valor armazenado da célula diretamente de zero para um. Nenhum intermediário analógico necessário.

"Esse é um dos principais estrangulamentos," disse Seo à IEEE Spectrum, que reportou primeiro a investigação. O especialista independente Dennis Sylvester, que preside o departamento de engenharia elétrica e informática da Universidade de Michigan, chamou-lhe "um problema realmente importante" com "implicações comerciais massivas".

O que isto significa para robôs e gadgets do quotidiano?

Para robôs de armazém, significa uma forma mais rápida e mais barata de enviar instruções de IA atualizadas para cada máquina sem ligar cada unidade a um servidor central. Para microrrobôs minúsculos, mal maiores do que uma unha, poderia eventualmente significar transportar capacidades de IA úteis sem o hardware de memória pesado que atualmente torna isso impraticável.

Sylvester nota que a tecnologia está longe das prateleiras das lojas. As células de memória fotossensível são atualmente maiores do que as células SRAM padrão, portanto um chip que as utilize tem menos memória no geral, o que poderia anular as economias de energia.

A equipa de Seo está a trabalhar na redução das células otimizando os tamanhos dos transístores. Também estão a fazer parcerias com grupos de ótica para construir um transmissor que possa piscar o padrão de luz milhões de vezes por segundo, atingindo as velocidades de gigabits por segundo que as aplicações reais exigem. A versão que He demonstrou no laboratório emite um único padrão fixo de 14 por 14 quadrados através de um estêncil de metal.

Quando é que isto poderia aparecer em produtos reais?

Três a cinco anos é a janela honesta para IA periférica em geral, de acordo com Sylvester. O problema do tamanho da célula de memória significa que esta tecnologia específica precisa de mais desenvolvimento antes de conseguir igualar o que os chips convencionais oferecem. Pense no protótipo atual como prova de que a ideia funciona, não um produto pronto para ser comercializado.