Yapay zeka çiplerinde enerji maliyetini düşüren mimari

Cornell Üniversitesi araştırmacıları, veriyi elektriksel olarak depolayıp mekanik titreşimlerle okuyan yeni bir bilgi işlem cihazı geliştirdi.

Yapay zeka uygulamalarının büyümesi, veri merkezlerinde enerji tüketimini teknoloji şirketlerinin en önemli maliyet kalemlerinden biri haline getirdi. Büyük modellerin eğitimi ve çalıştırılması için kullanılan donanımlar, yalnızca işlem gücü değil, bellek ile işlemci arasındaki veri aktarımı nedeniyle de yüksek enerji harcıyor. Cornell Üniversitesi araştırmacıları, bu soruna yönelik yeni bir bilgi işlem cihazı geliştirdi. Nano Letters dergisinde yayımlanan çalışmada, bilginin elektriksel olarak kaydedildiği ancak küçük mekanik hareketlerle okunduğu yeni bir mimari tanıtıldı. Araştırmacılar, bu yaklaşımın beyinden ilham alan nöromorfik bilgi işlem sistemleri için enerji verimli bir alternatif sunabileceğini belirtiyor.BELLEK VE İŞLEM AYRIMI AZALIYORGeleneksel bilgisayar mimarisinde bellek ve işlem birimleri ayrı çalışıyor. Bu nedenle yapay zeka ve bilimsel hesaplama gibi yoğun işlemlerde verinin sürekli olarak birimler arasında taşınması gerekiyor. Bu veri hareketi, sistemin toplam enerji tüketiminde önemli bir paya sahip. Cornell Duffield Mühendislik Fakültesi’nde çalışmayı yürüten doktora öğrencisi Shubham Jadhav, mevcut mimarinin yalnızca sayıları bir yerden diğerine taşımak için ciddi zaman ve enerji harcadığını belirtti. Jadhav, araştırmada malzemenin hem değeri depolayıp hem de hesaplamaya katkı sağlayıp sağlayamayacağını incelediklerini ifade etti.MEKANİK OKUMA İLE BEKLEME GÜCÜ AZALIYOREndüstride kullanılan birçok ferroelektrik cihazda yazma, depolama ve okuma işlemleri aynı elektriksel yol üzerinden yapılıyor. Bu durum kaçak akımlara, bekleme gücü tüketimine ve zamanla donanım yıpranmasına neden olabiliyor. Cornell ekibi, okuma işlemini elektriksel kanaldan mekanik kanala taşıdı. Böylece cihaz düzeyinde bekleme gücünün neredeyse sıfıra indirilebileceği gösterildi. Yeni cihaz, ferroelektrik mikroelektromekanik sistem olarak adlandırılan FeMEMS mimarisiyle geliştirildi.HAFNİYUM ZİRKONYUM OKSİT KULLANILDISistem, askıya alınmış bir kirişe yerleştirilen 20 nanometrelik hafniyum zirkonyum oksit tabakası üzerine kuruldu. Elektrik darbeleri, bu kiriş içindeki alanların yönünü değiştirerek malzemeyi programlıyor. Okuma aşamasında ise küçük bir sinyal kirişi titreştiriyor. Depolanan bilgi, bu mekanik hareket üzerinden okunuyor. Bu yöntem, basit 1 ve 0 mantığının ötesine geçerek analog hesaplamalar için daha hassas bir yapı sunuyor. Araştırmacılar, cihazın 200 ayırt edilebilir elektromekanik durum gösterebildiğini belirtiyor.YAPAY ZEKA İŞLEMLERİ İÇİN FİZİKSEL ÇARPMAYeni mimarinin dikkat çeken yönlerinden biri, yapay zeka donanımlarında sık kullanılan çarpma işlemlerini fiziksel düzeyde gerçekleştirebilmesi oldu. Cihazda gelen sinyal ile depolanmış durum doğrudan etkileşime giriyor. Örneğin depolanmış durum 6’yı, gelen sinyal 8’i temsil ettiğinde, kirişin titreşimsel yanıtı bu iki değerin çarpımı olan 48’e karşılık geliyor. Araştırmacılara göre bu yapı, yapay zeka sistemlerinde analog ağırlıkların daha hassas temsil edilmesine ve işlem sırasında hata birikiminin azaltılmasına yardımcı olabilir.CMOS SONRASI DÖNEM İÇİN ADAYCornell ekibinin bir sonraki hedefi, bu teknolojiyi kontrol devreleri ve kapasitif algılama sistemleriyle birleştirerek daha büyük cihaz dizileri oluşturmak. Böylece daha karmaşık matris işlemlerinin yapılabileceği yapay zeka donanımlarının geliştirilmesi planlanıyor. Geleneksel CMOS mimarisinin fiziksel ölçeklendirme sınırlarına yaklaştığı bir dönemde, FeMEMS gibi çoklu fiziksel prensiplere dayanan yeni platformlar, yapay zeka ve bilimsel hesaplama donanımları için alternatif bir yol sunuyor.