Minnesota Üniversitesi’ndeki bilim insanları, yapay zeka (AI) hesaplamasında devrim yaratacak bir buluşa imza attılar. Bu yeni donanım cihazı, CRAM (Hesaplamalı Rastgele Erişim Belleği), yapay zeka uygulamaları için enerji tüketimini tam 1000 kat azaltabilir.
CRAM: Yapay zeka enerji tüketimini 1000 kat azaltacak
Geleneksel yapay zeka yöntemlerinde, veriler sürekli olarak işlem birimleri ile bellek arasında gidip gelir ve bu süreç büyük miktarda enerji harcar. Ancak CRAM, bu enerji yoğun transferleri tamamen ortadan kaldırıyor. Peki, bunu nasıl yapıyor? CRAM, veriyi doğrudan bellek hücrelerinde işliyor. Bu, veri işlemeyi belleğin içinde gerçekleştirerek işlem-bellek sıkıntılarını ortadan kaldırıyor.
Bu yeni cihaz, manyetik tünel bağlantıları (MTJ) ve nanoyapılı cihazlar üzerine inşa edilmiş. Bu teknolojiler, geleneksel transistor bazlı çiplere göre birçok avantaj sunuyor: daha yüksek hız, daha düşük enerji tüketimi ve zorlu ortamlara karşı dayanıklılık.
Elon Musk, yapay zekasını sizin bilgilerinizle eğitiyor!
CRAM tabanlı bir makine öğrenme hızlandırıcısının, geleneksel yöntemlere kıyasla 2500 kata kadar enerji tasarrufu sağlayabileceği tahmin ediliyor. Bu inanılmaz enerji verimliliği, AI’nin geleceğinde büyük bir değişim yaratabilir. Araştırma ekibi, CRAM teknolojisini daha da geliştirmek ve yapay zeka işlevselliğini ileriye taşımak için yarı iletken endüstrisi liderleriyle iş birliği yapmayı planlıyor.
Araştırmanın baş yazarı Yang Lv, “Bu çalışma, verilerin belleği terk etmeden işlenebildiği ilk deneysel CRAM uygulamasıdır” diyor. Ekip, 20 yılı aşkın bir süredir bu teknoloji üzerinde çalışıyor ve nihayet gerçek dünya uygulamalarına hazır hale getirdiklerini belirtiyorlar.
Geleneksel bilgisayar mimarileri, veri transferleri sırasında büyük enerji harcar. CRAM ise bu süreci tamamen değiştiriyor. CRAM sayesinde, veri doğrudan bellek hücrelerinde işleniyor ve bu da inanılmaz enerji tasarrufu sağlıyor. Hem hız hem de verimlilik açısından büyük avantajlar sunuyor. Makalenin detaylarına buradan ulaşabilirsiniz.
Siz ne düşünüyorsunuz? Görüşlerinizi aşağıdaki yorumlar kısmında paylaşabilirsiniz.
