यूनिवर्सिटी ऑफ मिनेसोटा ट्विन सिटीज़ के इंजीनियरिंग शोधकर्ताओं ने एक अत्याधुनिक हार्डवेयर डिवाइस का प्रदर्शन किया है जो कृत्रिम बुद्धिमान (एआई) कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों के लिए ऊर्जा खपत को कम से कम 1,000 गुना कम कर सकता है।
शोध हैप्रकाशितमेंएनपीजे अपरंपरागत कंप्यूटिंगशीर्षक "चुंबकीय सुरंग जंक्शन-आधारित कम्प्यूटेशनल रैंडम-एक्सेस मेमोरी का प्रायोगिक प्रदर्शन।"डिवाइस में इस्तेमाल की गई तकनीक पर शोधकर्ताओं के पास कई पेटेंट हैं।
एआई अनुप्रयोगों की बढ़ती मांग के साथ, शोधकर्ता प्रदर्शन को उच्च और लागत को कम रखते हुए अधिक ऊर्जा कुशल प्रक्रिया बनाने के तरीकों पर विचार कर रहे हैं।आमतौर पर, मशीन या कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रक्रियाएँ तर्क (जहाँ सूचना को एक सिस्टम के भीतर संसाधित किया जाता है) और मेमोरी (जहाँ डेटा संग्रहीत होता है) दोनों के बीच डेटा स्थानांतरित करती हैं, जिससे बड़ी मात्रा में बिजली और ऊर्जा की खपत होती है।
यूनिवर्सिटी ऑफ मिनेसोटा कॉलेज ऑफ साइंस एंड इंजीनियरिंग के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नए मॉडल का प्रदर्शन किया, जहां डेटा कभी भी मेमोरी नहीं छोड़ता, जिसे कम्प्यूटेशनल रैंडम-एक्सेस मेमोरी (CRAM) कहा जाता है।
मिनेसोटा विश्वविद्यालय के इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग के यांग लव ने कहा, "यह काम सीआरएएम का पहला प्रायोगिक प्रदर्शन है, जहां डेटा को ग्रिड छोड़ने की आवश्यकता के बिना पूरी तरह से मेमोरी ऐरे के भीतर संसाधित किया जा सकता है, जहां कंप्यूटर जानकारी संग्रहीत करता है।"पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता और पेपर के पहले लेखक।
अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) ने एक जारी कियावैश्विक ऊर्जा उपयोग का पूर्वानुमानमार्च 2024 में, इसकी भविष्यवाणी करते हुएऊर्जा की खपतएआई के 2022 में 460 टेरावाट-घंटे (टीडब्ल्यूएच) से दोगुना होकर 2026 में 1,000 टीडब्ल्यूएच होने की संभावना है। यह लगभग पूरे जापान देश की बिजली खपत के बराबर है।
नए पेपर के लेखकों के अनुसार, CRAM-आधारित मशीन लर्निंग अनुमान त्वरक को 1,000 के ऑर्डर पर सुधार प्राप्त करने का अनुमान है।एक अन्य उदाहरण में पारंपरिक तरीकों की तुलना में 2,500 और 1,700 गुना की ऊर्जा बचत दिखाई गई।
इस शोध को तैयार होने में दो दशक से अधिक का समय लगा है।
"20 साल पहले कंप्यूटिंग के लिए सीधे मेमोरी सेल का उपयोग करने की हमारी प्रारंभिक अवधारणा को पागल माना जाता था" पेपर के वरिष्ठ लेखक और प्रतिष्ठित मैकनाइट प्रोफेसर और इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग में रॉबर्ट एफ हार्टमैन चेयर जियान-पिंग वांग ने कहा।मिनेसोटा विश्वविद्यालय.
"2003 से छात्रों के एक विकसित समूह और मिनेसोटा विश्वविद्यालय में भौतिकी से निर्मित एक सच्ची अंतःविषय संकाय टीम के साथ,पदार्थ विज्ञानऔर इंजीनियरिंग, कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग से लेकर मॉडलिंग और बेंचमार्किंग और हार्डवेयर निर्माण तक - हम सकारात्मक परिणाम प्राप्त करने में सक्षम थे और अब यह प्रदर्शित किया है कि इस तरह की तकनीक संभव है और प्रौद्योगिकी में शामिल होने के लिए तैयार है," वांग ने कहा।
यह शोध वांग और उनके सहयोगियों के चुंबकीय सुरंग जंक्शनों (एमटीजे) उपकरणों में अभूतपूर्व, पेटेंट किए गए शोध पर आधारित एक सुसंगत और दीर्घकालिक प्रयास का हिस्सा है, जो नैनोस्ट्रक्चर्ड डिवाइस हैं जिनका उपयोग हार्ड ड्राइव, सेंसर और अन्य माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक सिस्टम को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है।मैग्नेटिक रैंडम एक्सेस मेमोरी (एमआरएएम), जिसका उपयोग माइक्रोकंट्रोलर और स्मार्ट घड़ियों जैसे एम्बेडेड सिस्टम में किया गया है।
CRAM आर्किटेक्चर मेमोरी में और उसके द्वारा वास्तविक गणना को सक्षम बनाता है और पारंपरिक वॉन न्यूमैन आर्किटेक्चर में बाधा के रूप में गणना और मेमोरी के बीच की दीवार को तोड़ता है, एक संग्रहीत प्रोग्राम कंप्यूटर के लिए एक सैद्धांतिक डिजाइन जो लगभग सभी आधुनिक कंप्यूटरों के लिए आधार के रूप में कार्य करता है।
"एक बेहद ऊर्जा-कुशल डिजिटल आधारित इन-मेमोरी कंप्यूटिंग सब्सट्रेट के रूप में, सीआरएएम इस मायने में बहुत लचीला है कि गणना मेमोरी सरणी में किसी भी स्थान पर की जा सकती है। तदनुसार, हम विभिन्न सेटों की प्रदर्शन आवश्यकताओं से सर्वोत्तम मिलान के लिए सीआरएएम को पुन: कॉन्फ़िगर कर सकते हैं।एआई एल्गोरिदम, "कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर के विशेषज्ञ, पेपर के सह-लेखक और मिनेसोटा विश्वविद्यालय में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग में एसोसिएट प्रोफेसर उल्या करपुज़कु ने कहा।
"यह आज के एआई सिस्टम के लिए पारंपरिक बिल्डिंग ब्लॉक्स की तुलना में अधिक ऊर्जा-कुशल है।"
CRAM सीधे गणनाएँ करता हैस्मृति कोशिकाएं, सरणी संरचना का कुशलतापूर्वक उपयोग करना, जो धीमी और ऊर्जा-गहन डेटा स्थानांतरण की आवश्यकता को समाप्त करता है, करपुज़कु ने समझाया।
सबसे कुशल अल्पकालिक यादृच्छिक अभिगमयाद, या रैम, डिवाइस एक या शून्य को कोड करने के लिए चार या पांच ट्रांजिस्टर का उपयोग करता है लेकिन एक एमटीजे, एक स्पिंट्रोनिक डिवाइस, उच्च गति के साथ ऊर्जा के एक अंश पर समान कार्य कर सकता है, और कठोर वातावरण के लिए लचीला है।स्पिंट्रोनिक उपकरण इलेक्ट्रॉनों के स्पिन का लाभ उठाते हैंविद्युत प्रभारडेटा संग्रहीत करने के लिए, पारंपरिक ट्रांजिस्टर-आधारित चिप्स का अधिक कुशल विकल्प प्रदान करना।
वर्तमान में, टीम बड़े पैमाने पर प्रदर्शन प्रदान करने और एआई कार्यक्षमता को आगे बढ़ाने के लिए हार्डवेयर का उत्पादन करने के लिए मिनेसोटा सहित सेमीकंडक्टर उद्योग के नेताओं के साथ काम करने की योजना बना रही है।
लव, वांग और कारपुज़कु के अलावा, टीम में मिनेसोटा विश्वविद्यालय के इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग के शोधकर्ता रॉबर्ट ब्लूम और हुसरेव सिलासुन शामिल थे;प्रतिष्ठित मैकनाइट प्रोफेसर और रॉबर्ट और मार्जोरी हेनले के अध्यक्ष सचिन सपटनेकर;और पूर्व पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता ब्रैंडन ज़िंक, ज़मशेद चौधरी, और सैलोनिक रेस्च;एरिज़ोना विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के साथ: प्रवीण खनाल, अली हबीबोग्लू, और प्रोफेसर वेइगांग वांग।
अधिक जानकारी:यांग लव एट अल, चुंबकीय सुरंग जंक्शन-आधारित कम्प्यूटेशनल रैंडम-एक्सेस मेमोरी का प्रायोगिक प्रदर्शन,एनपीजे अपरंपरागत कंप्यूटिंग(2024)।डीओआई: 10.1038/एस44335-024-00003-3
उद्धरण:इंजीनियरों ने एआई को अधिक ऊर्जा कुशल बनाने के लिए चुंबकीय सुरंग जंक्शन-आधारित डिवाइस विकसित किया है (2024, 26 जुलाई)26 जुलाई 2024 को पुनः प्राप्तhttps://techxplore.com/news/2024-07-magnetic-tunnel-junctionbased-device-ai.html से
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