Штучний інтелект стає дедалі розумнішим, але є одна проблема, про яку говорять значно рідше: він буквально пожирає електроенергію.
Генерація зображень, великі мовні моделі, рекомендаційні алгоритми, пошукові системи та наукові симуляції щосекунди створюють і обробляють величезні обсяги даних. За всім цим стоять дата-центри, сервери та комп’ютерна пам’ять, які потребують дедалі більше енергії. Тепер вчені запропонували спосіб, який у перспективі може кардинально змінити ситуацію.
Один біт — а скільки витрачено енергії?
Будь-яка цифрова інформація врешті-решт зводиться до двох символів — 0 та 1. Здавалося б, перемикання одного біта не повинно коштувати багато. Але коли таких операцій відбуваються мільярди або навіть трильйони, енергетичні витрати перетворюються на серйозну проблему.
Особливо гостро це питання стоїть зараз, коли ШІ потребує дедалі більшої обчислювальної потужності. Якщо технології не стануть ефективнішими, цифрова інфраструктура в майбутньому може вимагати значно більшої частки світового виробництва електроенергії. І, схоже, вчені знайшли несподіваний спосіб наблизитися до вирішення цієї проблеми.
Секрет виявився не в новій пам’яті, а в тому, як її перемикати
Дослідники з Единбурзького університету запропонували новий підхід до роботи з магнітною комп’ютерною пам’яттю. У таких системах інформація зберігається завдяки різним магнітним станам. Щоб змінити записаний біт, цей стан потрібно перемкнути.
Зазвичай для цього використовують певні імпульси. Але команда вчених вирішила поставити питання інакше: а що, якщо не просто перемикати магнітний стан, а математично знайти майже ідеальний спосіб це зробити?
Саме тут у гру вступила теорія оптимального керування. За допомогою математичних розрахунків дослідники створили метод, який дозволяє формувати надшвидкі магнітні імпульси так, щоб вони виконували потрібну роботу з мінімальними втратами енергії. Простіше кажучи, вчені спробували навчити систему не витрачати зайвого.
Результати виглядають вражаюче
Комп’ютерне моделювання показало, що новий метод потенційно здатний знизити витрати енергії на перемикання пам’яті на кілька порядків. Це означає не просто невелике покращення на кілька відсотків. Йдеться про потенційно величезну різницю порівняно з сучасними та перспективними технологіями пам’яті, серед яких DRAM, STT-MRAM і SOT-MRAM.
Але найцікавіше — інше.
Розрахунки показали, що така пам’ять може наблизитися до межі Ландауера — фундаментального фізичного обмеження, яке визначає мінімальну кількість енергії, необхідну для обробки одного біта інформації. Фактично вчені намагаються підійти максимально близько до межі, яку встановила сама фізика.
Чому це може бути важливіше, ніж здається
Сьогодні ми звикли оцінювати технології за швидкістю процесора, кількістю пам’яті або продуктивністю ШІ. Але в найближчі роки не менш важливим показником може стати кількість енергії, необхідна для кожної операції.
Адже що більше моделей ШІ запускається, що більше даних зберігається і що складнішими стають обчислення, то дорожче обходиться вся ця цифрова інфраструктура. Якщо комп’ютерна пам’ять навчиться виконувати ті самі операції, витрачаючи у десятки, сотні або потенційно ще менше енергії, це може мати величезне значення для майбутніх дата-центрів.
Менше енергії — це не лише менші рахунки за електрику. Це також менше навантаження на електромережі та потенційно нижчий екологічний слід цифрової індустрії.
І магнітами справа може не обмежитися
Хоча дослідження зосереджене на магнітній пам’яті, сама ідея може виявитися значно ширшою. Автори вважають, що подібний математичний підхід у майбутньому можна застосовувати й до інших способів керування цифровими системами — наприклад, за допомогою електричних струмів або надшвидких лазерних імпульсів. Структура, описана в Advanced Materials , також виходить за рамки теоретичних розрахунків. Вона включає практичні рекомендації щодо можливого впровадження, зокрема оптимізовані конструкції пристроїв та методи подачі магнітних полів. Ці рекомендації можуть допомогти дослідникам зрештою перевірити концепцію експериментально.
Поки що це переважно теоретична робота, а її результати ще потрібно буде перевірити в реальних пристроях.
Проте сама ідея виглядає багатообіцяючою. Можливо, наступний великий прорив у комп’ютерах буде пов’язаний не з появою ще потужнішого чипа. Можливо, секрет у тому, щоб змусити вже існуючу фізику працювати значно розумніше — і не витрачати енергію там, де вона просто йде в нікуди.
