Nyitókép: Rawpixel.com
A hardver (mivel azon futnak a szükséges szoftverek) akadályozhatja az MI és a mesterséges ideghálók még a jelenleginél is gyorsabb fejlődését. Sokáig nem jelentett problémát, mert a mesterségesintelligencia-alkalmazásokhoz használt ideghálók mérete ugyan gyorsabban nőtt, mint a feldolgozáshoz igénybe vett hardverkapacitás, de az utóbbi ennek ellenére bőven elegendőnek bizonyult.
Az ideghálók mérete három és félhavonta, a hardverteljesítmény három és félévente duplázódott. Mára viszont „kilőtt” az MI, a hardverfejlődés pedig alig tudja követni ezt a tempót – figyelmeztet Joshua Yang, a Dél-Kalifornia Egyetem (USC) kutatója, egy, több amerikai felsőoktatási intézmény (USC, Massachusetts Institute of Technology – MIT, Massachusetts Egyetem) tudósaiból álló csoport vezetője. A problémát a „perem MI-hez” (edge AI – leegyszerűsítve a hordozható készülékekben lévő MI) az eddigi legjobb memóriával rendelkező, újfajta chippel oldanák meg.
Szilícium és új anyagok
A memóriakapacitásokat drasztikusan kell növelni az MI-hardverhez. Yang és kollégái a „zajt” jelentősen csökkentő protokollt dolgoztak ki hozzá, amelyet az általuk alapított, kereskedelmi forgalmazásra fókuszáló TetraMem startup mutatott be integrált chipeken. Az összes ismert memóriatechnológia közül az új chip rendelkezik jelenleg az eszközönkénti legnagyobb, számszerűsítve tizenegy bit információsűrűséggel.
Edge számítások (Kép: Wikimedia Commons)
A hardverkihívást világszerte próbálják kezelni. Egyesek változatlanul szilíciumchipekkel dolgoznak, mások új anyagokkal, eszközökkel kísérleteznek. Yang és munkatársai egyesítették a két megközelítést: az opciók leghatékonyabb kombinációjával igyekeznek támogatni a hatalmas adat- és MI-igényű számításokat.
A szilíciumot fémoxid memrisztorokkal kombinálták egybe, hogy a chipek energiafogyasztása alacsony legyen. A memória és a rezisztor (elektromos ellenállás) szavakból összevont memrisztor passzív elektromos elem, nem állandó, hanem a múltbeli állapotától függő ellenállással. Az elsőt 2007-ben fejlesztették.
ChatGPT és sok-sok mini ChatGPT
Módszerük a mai chipekben alkalmazott technika, elektronok száma helyett atomok pozíciójára összpontosít. Utóbbi kompakt és stabil információtárolást biztosít, sőt, az információ tárolás közben feldolgozható, nem kell az arra használt processzoroknak elküldeni. Az MI-számítások így jóval alacsonyabb energiafogyasztással járnak, és eredményesebbek is.
Ideghálók (Kép: Rawpixel.com)
A chipek kisebbek, ha elektronok helyett atomokon alapulnak. Kisebbek, viszont nagyobb a számítási kapacitás, és Yang elmondás alapján, a módszerrel az információsűrűség tovább növelhető.
Ennyire kicsi és masszív eszközök kritikus szerepet játszhatnak a hordozható készülékek kapacitásnövekedésében, ráadásul nemcsak memóriaként, hanem processzorhoz is használhatók. Képzeljük el, hogy többezer működik párhuzamosan, az MI gyorsan elvégzi feladatát, és mindössze egy kicsi elem elég hozzá.
Yang a legaktuálisabb példával szemléltette a fejlesztés jelentőségét: a ChatGPT a számítási felhőben fut, chipjükkel és néhány további fejlesztéssel viszont bárki hordozható készülékén működne egy mini ChatGPT.
