Los investigadores de IBM están desarrollando una nueva arquitectura de computadora, mejor equipada para manejar el aumento de las cargas de datos de la inteligencia artificial. Sus diseños se basan en conceptos del cerebro humano y superan significativamente a las computadoras convencionales en estudios comparativos. Informan sobre sus hallazgos recientes en el Revista de Física Aplicada , de AIP Publishing.
Las computadoras de hoy se basan en la arquitectura von Neumann, desarrollada en la década de 1940. Los sistemas informáticos Von Neumann cuentan con un procesador central que ejecuta lógica y aritmética, una unidad de memoria, almacenamiento y dispositivos de entrada y salida. A diferencia de los componentes de la estufa en las computadoras convencionales., los autores proponen que las computadoras inspiradas en el cerebro podrían tener unidades de procesamiento y memoria coexistentes.
Abu Sebastian, autor del artículo, explicó que ejecutar ciertas tareas computacionales en la memoria de la computadora aumentaría la eficiencia del sistema y ahorraría energía.
"Si nos fijamos en los seres humanos, calculamos con 20 a 30 vatios de potencia, mientras que la IA de hoy se basa en supercomputadoras que funcionan con kilovatios o megavatios de potencia", dijo Sebastian. "En el cerebro, las sinapsis son computación yalmacenamiento de información. En una nueva arquitectura, que va más allá de von Neumann, la memoria tiene que desempeñar un papel más activo en la informática ".
El equipo de IBM se basó en tres niveles diferentes de inspiración del cerebro. El primer nivel explota la dinámica de estado de un dispositivo de memoria para realizar tareas computacionales en la memoria misma, similar a cómo se ubican conjuntamente la memoria y el procesamiento del cerebro. El segundo nivelse basa en las estructuras de la red sináptica del cerebro como inspiración para las matrices de dispositivos de memoria de cambio de fase PCM para acelerar el entrenamiento de las redes neuronales profundas. Por último, la naturaleza dinámica y estocástica de las neuronas y las sinapsis inspiró al equipo a crear un poderoso sustrato computacional para aumentar los nervios neuronales.redes
La memoria de cambio de fase es un dispositivo de memoria a nanoescala construido a partir de compuestos de Ge, Te y Sb intercalados entre electrodos. Estos compuestos exhiben diferentes propiedades eléctricas dependiendo de su disposición atómica. Por ejemplo, en una fase desordenada, estos materiales exhiben alta resistividad, mientras queen una fase cristalina muestran baja resistividad.
Al aplicar pulsos eléctricos, los investigadores modularon la proporción de material en las fases cristalina y amorfa para que los dispositivos de memoria de cambio de fase pudieran soportar un continuo de resistencia eléctrica o conductancia. Este almacenamiento analógico se asemeja mejor a las sinapsis biológicas no binarias y permite más informaciónpara almacenarse en un solo dispositivo a nanoescala
Sebastian y sus colegas de IBM han encontrado resultados sorprendentes en sus estudios comparativos sobre la eficiencia de estos sistemas propuestos. "Siempre esperábamos que estos sistemas fueran mucho mejores que los sistemas informáticos convencionales en algunas tareas, pero nos sorprendió cuánto más eficientes algunosde estos enfoques fueron "
El año pasado, ejecutaron un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado en una computadora convencional y un prototipo de plataforma de memoria computacional basada en dispositivos de memoria de cambio de fase ". Podríamos lograr un rendimiento 200 veces más rápido en los sistemas informáticos de memoria de cambio de fase en comparación con los sistemas informáticos convencionales", Dijo Sebastian." Siempre supimos que serían eficientes, pero no esperábamos que superaran tanto ". El equipo continúa construyendo prototipos de chips y sistemas basados en conceptos inspirados en el cerebro.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Instituto Americano de Física . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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