Науковці Единбурзького університету створили модель для зниження енергоспоживання в магнітній пам’яті AI

На межі законів фізики

Як повідомляє НВ — Техно: Нова математична модель зробить обчислення для штучного інтелекту екологічнішими.

Науковці Единбурзького університету розробили нову математичну модель, спрямовану на зниження енергоспоживання в технологіях магнітної пам'яті, які використовуються в обчисленнях штучного інтелекту. Ця інноваційна теоретична модель застосовує теорію оптимального керування для мінімізації втрат енергії при зміні магнітних станів, наближаючи процеси обробки даних до межі Ландауера - фундаментального термодинамічного бар'єра.

Енергоспоживання центрів обробки даних

Центри обробки даних, які активно використовуються для зберігання та обробки цифрової інформації, споживають величезну кількість електроенергії. Вчені зазначають, що енергоспоживання таких центрів може зрости в найближчі десятиліття, тому розробка нової моделі є особливо актуальною. Дослідження зосереджене на технологіях магнітної пам'яті, де біти кодуються зміною магнітних станів. Завдяки застосуванню теорії оптимального керування, науковці змогли розрахувати форму імпульсів магнітного поля, що дозволяє досягти мінімальних енергетичних втрат.

Результати комп’ютерного моделювання показали значне скорочення споживання енергії на кілька порядків у порівнянні з традиційними технологіями, такими як DRAM, STT-MRAM і SOT-MRAM. Розраховані показники наближають обробку даних до межі Ландауера, що є фізичним мінімумом енергії для зміни стану одного біта. Розроблена концепція також містить практичні рекомендації щодо створення оптимізованих пристроїв і методів формування магнітних полів.

Математичний апарат цієї моделі є універсальним і може бути адаптований для використання в електричних струмах та фемтосекундних лазерних імпульсах. Це відкриває нові можливості для створення більш ефективних обчислювальних систем майбутнього, які можуть суттєво знизити енергетичні витрати в галузі технологій штучного інтелекту.

Розробка цієї математичної моделі має значний потенціал для зменшення впливу технологій на навколишнє середовище, оскільки зменшення енергоспоживання центрами обробки даних може призвести до зниження викидів вуглецю. З огляду на зростаючі обсяги даних і потреби в обробці інформації, ці інновації є важливими для забезпечення сталого розвитку технологій штучного інтелекту в майбутньому.

Успішна реалізація цієї моделі може також сприяти подальшому розвитку нових стандартів у галузі енергетичної ефективності для всіх сучасних обчислювальних систем.

Ці досягнення в зменшенні енергоспоживання в магнітній пам'яті не єдині в цій сфері. Нещодавно американські науковці виявили новий геометричний підхід до управління енергією в наномагнітних системах, який також може суттєво вплинути на ефективність обчислень. Ці відкриття підкреслюють важливість інновацій у зменшенні екологічного сліду технологій штучного інтелекту.