光と磁石で制御される新しいメモリチップにより、AIコンピューターの消費電力が低減

米国の研究者たちは、情報を保存し、高速かつ効率的に計算を実行できる新しいタイプのメモリチップを開発している。

Chip bộ nhớ mới được điều khiển bằng ánh sáng và nam châm giúp máy tính AI ít ngốn điện hơn

研究者らは、磁気光メモリチップが消費電力を削減し、AIに電力を供給できるようになる可能性があると述べている。（出典：Live Science）

これは、光信号と磁石の両方を使用してデータを効率的に処理および保存する新しいタイプの超高速メモリチップ (またはメモリセル) です。

研究チームはNature Photonics誌で、このセルによってユーザーは高速計算を実行できると述べている。処理速度の高速化と消費電力の低減により、人工知能（AI）システムを容易に運用できるデータセンターの拡張が可能になる。

「数千基のグラフィック処理装置（GPU）を備えたデータセンターは、運用に多大なエネルギーを必要とします」と、ピッツバーグ大学の電気・コンピュータエンジニアで、本研究の共著者であるネイサン・ヤングブラッド氏は述べています。「解決策としては、多くの場合、GPUを増設し、より多くのエネルギーを使用することになります。ですから、光学技術によってこの問題をより効率的かつ迅速に解決できれば、消費電力を削減し、機械学習システムの動作も高速化できます。」

これらの新しいメモリセルは、磁場を用いて光信号をリング共振器（特定の波長の光を増幅する部品）を通して時計回りまたは反時計回りに誘導し、2つの出力ポートのいずれかに送ります。各出力ポートの光強度に応じて、メモリセルは0から1、または0から-1までの数値をエンコードできます。1ビットの情報に0または1の値のみをエンコードする従来のメモリセルとは異なり、新しいメモリセルは整数以外の値をエンコードできるため、メモリセルあたり最大3.5ビットの記憶が可能です。

反時計回りと時計回りの信号機は、「同じトラックを走っている2人のランナーが、互いに反対方向に走っていて、風が常に一方には前、もう一方には後ろから吹いているようなものだ」とエンジニアのヤングブラッド氏は言う。

リング共振器の周りのこのレースから収集された数値は、人工ニューラルネットワークのノード間の接続を強化するために使用でき、機械学習アルゴリズムが人間の脳と同様の方法でデータを処理するのに役立つと彼は述べた。

従来のコンピュータはCPUで計算を行い、その結果をメモリに送るのに対し、新しいメモリセルはメモリアレイ内で高速計算を実行します。ヤングブラッド氏によると、インメモリコンピューティングは、大量のデータを非常に高速に処理する必要がある人工知能などのアプリケーションに特に有効です。

研究チームは、このタイプの磁気光メモリチップの耐久性も実証しました。研究者らによると、これらのチップでは20億回以上の書き込みと消去を試行しましたが、性能低下は見られませんでした。これは従来のメモリ技術と比べて1,000倍の改善です。ヤングブラッド氏によると、従来のフラッシュドライブの書き込みと消去の回数は1万回から10万回が限界とのことです。

ヤングブラッド氏と彼の同僚は将来、こうしたメモリセルをさらにコンピューターに追加し、より高度な計算をテストしたいと考えている。

この技術は人工知能システムの稼働に必要な電力量を削減するのに役立つ可能性があると彼は述べた。

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