Свет на чип может дать роботам более быстрое обновление ИИ мозга

Ключевые моменты

• Исследователи Cornell Tech представили приемник на основе света на симпозиуме IEEE/JSAP по технологии и схемотехнике VLSI в прошлом месяце.
• Устройство переписывает встроенную память чипа, направляя на фотоэлектрические ячейки узоры красного света, похожие на QR-код, исключив энергоемкие схемы, необходимые традиционным оптическим системам.
• Независимый эксперт назвал этот подход «умным способом» решения одного из крупнейших узких мест аппаратного обеспечения ИИ.
• По словам команды, технология может снизить энергопотребление в центрах обработки данных, беспилотных автомобилях и роботах с ИИ.
• Ячейки памяти больше стандартного размера остаются ключевым препятствием перед появлением конструкции в коммерческом оборудовании.

Представьте себе робота-помощника, нуждающегося в обновлении программного обеспечения. Прямо сейчас передача новых инструкций ИИ в чип мозга робота означает перемещение данных по медным проводам, потребление энергии и замедление всего. Команда Cornell Tech считает, что свет может справиться с этой задачей лучше.

Постдокторант Ифань Хэ и доцент Чэ-сун Сэо создали приемник, который находится внутри чипа и переписывает его собственную память, когда на него падает луч света. Луч несет узор из ярких и темных квадратов, похожий на QR-код. Каждый квадрат включает или выключает крошечную ячейку памяти, кодируя числа, называемые параметрами, которые определяют поведение модели ИИ.

Почему передача данных по проводам требует столько энергии?

Короткий ответ: расстояние и объем. Модели ИИ — это огромные наборы чисел. Встроенная память чипа, называемая SRAM (статическое оперативное запоминающее устройство, быстрое, но малое хранилище, встроенное в процессор), не может вместить их все. Поэтому дополнительные данные хранятся в отдельном, более крупном хранилище под названием DRAM (динамическое оперативное запоминающее устройство), подключенном металлическими проводами. Передача чисел туда и обратно по этим проводам требует значительного количества электроэнергии и становится хуже по мере роста систем ИИ.

Оптические каналы, которые передают данные в виде света, а не электрического тока, могут передавать больше данных с меньшей потерей энергии. Сложность в том, что современные схемы приема света требуют энергоемких аналоговых компонентов для преобразования световых импульсов в цифровые единицы и нули. Конструкция Cornell полностью пропускает этап преобразования. Свет попадает на фотодиод, крошечный компонент, который превращает свет в электрический ток, встроенный прямо в каждую ячейку памяти. Этот ток переворачивает сохраненное значение ячейки прямо с нуля на единицу. Никакого аналогового посредника не требуется.

«Это один из главных узких мест», — сказал Сэо журналу IEEE Spectrum, который первым сообщил об исследовании. Независимый эксперт Деннис Сильвестер, возглавляющий кафедру электротехники и компьютерной инженерии Мичиганского университета, назвал это «действительно важной проблемой» с «огромными коммерческими последствиями».

Что это означает для роботов и повседневных гаджетов?

Для складских роботов это означает более быстрый и дешевый способ отправки обновленных инструкций ИИ каждой машине без подключения каждого блока к центральному серверу. Для микроскопических микророботов, едва больше булавочной головки, это могло бы в конечном итоге означать наличие полезного интеллекта ИИ без тяжелого оборудования памяти, которое в настоящее время делает это непрактичным.

Сильвестер отмечает, что технология еще далека от полок магазинов. Фотоэлектрические ячейки памяти в настоящее время больше, чем стандартные ячейки SRAM, поэтому чип с их использованием имеет меньше общей памяти, что может свести на нет экономию энергии.

Команда Сэо работает над уменьшением размера ячеек путем оптимизации размеров транзисторов. Они также сотрудничают с группами оптики для создания передатчика, который может испускать световой узор миллионы раз в секунду, достигая скоростей гигабит в секунду, требуемых реальными приложениями. Версия, которую Хэ продемонстрировал в лаборатории, излучает один фиксированный узор 14 на 14 квадратов через металлический трафарет.

Когда это может появиться в реальных продуктах?

По словам Сильвестера, честное окно в три-пять лет существует для периферийного ИИ в целом. Проблема с размером ячеек памяти означает, что эта конкретная технология нуждается в дальнейшем развитии, прежде чем она сможет соответствовать тому, что предлагают обычные чипы. Считайте текущий прототип доказательством того, что идея работает, а не продуктом, готовым к отправке.