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。
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| 研究者らは、磁気光学メモリチップがエネルギー消費を削減し、AIのためのエネルギーを確保するのに役立つ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、このセルによって高速計算が可能になると述べています。処理速度の向上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容易になります。
「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、稼働に膨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。「そして、その解決策は多くの場合、より多くのGPUを購入し、より多くのエネルギーを使用することです。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時計回りまたは反時計回りにリング共振器（特定の波長の光を増幅する部品）に導き、2つの出力ポートのいずれかに送り込みます。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を周回するこのレースから得られる数値は、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活用できる。機械学習アルゴリズムが人間の脳と同様に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、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。
将来的には、ヤングブラッド氏とその同僚は、コンピューターにさらに多くのメモリセルを追加し、より高度な計算をテストしたいと考えています。
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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