Um dos grandes desafios que a inteligência artificial enfrenta é a interação entre a memória de um computador e o seu poder de processamento. Quando o algoritmo está em execução, os dados fluem rapidamente entre esses dois componentes. No entanto, os modelos de IA dependem de grandes quantidades de dados, o que cria gargalos.
um nova pesquisaO artigo, publicado segunda-feira na revista Frontiers in Science pela Purdue University e Georgia Tech, propõe uma nova abordagem para construir arquiteturas de computador para modelos de IA usando algoritmos inspirados no cérebro. Os pesquisadores dizem que a criação de algoritmos dessa forma poderia reduzir potencialmente os custos de energia associados aos modelos de IA.
“O tamanho dos modelos de processamento de linguagem cresceu 5.000 vezes nos últimos quatro anos”, disse Kaushik Roy, professor de engenharia da computação na Universidade Purdue e principal autor do estudo. em uma declaração. “Essa expansão incrivelmente rápida torna fundamental tornar a IA o mais eficiente possível. Isso significa repensar fundamentalmente a forma como os computadores são projetados.”
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A maioria dos computadores modernos segue uma ideia de 1945 chamada arquitetura von Neumann, que separa processamento e memória. É aqui que ocorre a desaceleração. À medida que mais pessoas em todo o mundo dependem de modelos de IA com utilização intensiva de dados, as diferenças no poder de processamento do computador e na capacidade de memória podem tornar-se mais importantes.
Pesquisadores da IBM apontaram esse problema na postagem No início deste ano. O problema enfrentado pelos engenheiros de computação é chamado de “parede de memória”.
quebrar o muro da memória
de muro da memória Refere-se à diferença de memória e poder de processamento. Basicamente, a memória do seu computador está lutando para acompanhar a velocidade de processamento. Este não é um problema novo. Dois pesquisadores da Universidade da Virgínia cunhou a palavra Isso remonta à década de 1990.
Mas à medida que a IA se torna mais difundida, as barreiras de memória estão roubando o tempo e a energia dos computadores que fazem os modelos de IA funcionarem. Os pesquisadores deste artigo argumentam que podem experimentar novas arquiteturas de computador que integrem memória e processamento.
Os algoritmos de IA mencionados neste artigo são inspirados no funcionamento do nosso cérebro. rede neural de pico. Uma crítica comum a esses algoritmos no passado era que eles podiam ser lentos e imprecisos. No entanto, alguns cientistas da computação argumentam que: Esses algoritmos incluem mostrou melhora significativa Nos últimos anos.
Os pesquisadores acreditam que o modelo de IA é baseado em conceitos relacionados aos SNNs, viz. computação na memória. Este conceito ainda é relativamente novo no campo da IA.
“O CIM oferece uma solução promissora para o problema da parede de memória, integrando funcionalidades de computação diretamente no sistema de memória”, escrevem os autores no resumo do artigo.
Dispositivos médicos, transporte e drones são algumas das áreas que os pesquisadores acreditam que poderiam ser melhoradas se o processamento e a memória do computador fossem integrados em um único sistema.
“A IA é uma das tecnologias mais transformadoras do século 21. Mas para mover a IA dos centros de dados para o mundo real, o seu uso de energia deve ser drasticamente reduzido”, disse o co-autor Tanvi Sharma, investigador da Universidade Purdue, num comunicado.
“Com menos transferência de dados e processamento mais eficiente, a IA pode agora ser alojada em dispositivos menores e mais acessíveis, com baterias mais longas”, disse Sharma.
