Demonstrada nova arquitetura computacional para inteligncia artificial

Informtica

Redação do Site Inovação Tecnológica – 05/08/2024

Memria computacional de acesso aleatrio

Engenheiros da Universidade de Minnesota, nos EUA, construram componentes de hardware de ltima gerao que podem reduzir o consumo de energia para aplicaes de computao de inteligncia artificial (IA) por um fator de pelo menos 1.000.

Usando a plataforma eletrnica atual – CPUs e GPUs – os processos de aprendizado de mquina ou inteligncia artificial transferem os dados entre a parte responsvel pela lgica (onde as informaes so processadas) e a memria (onde os dados so armazenados), consumindo uma grande quantidade de energia e potncia nesse processo, que tambm retarda a obteno dos resultados. Isso tem gerado uma corrida por processos mais eficientes, mantendo o desempenho alto e os custos baixos.

A equipe demonstrou agora um novo modelo no qual os dados nunca saem da memria, chamado memria computacional de acesso aleatrio (CRAM: Computational Random-Access Memory), que pertence uma categoria de hardware conhecida como computao na memria.

“Este trabalho a primeira demonstrao experimental de CRAM, onde os dados podem ser processados inteiramente dentro da matriz de memria, sem a necessidade de sair da grade onde um computador armazena as informaes,” disse o professor Yang Lv.

Na abordagem mais conservadora – mais facilmente implementvel – a demonstrao mostrou que um acelerador de inferncia de aprendizado de mquina baseado em CRAM pode alcanar uma melhoria na eficincia energtica na ordem de 1.000. Outros exemplos mais avanados mostraram uma economia de energia de 1.700 vezes e 2.500 vezes em comparao com os mtodos tradicionais.

Ilustraes do conceito, recursos e possveis aplicaes da CRAM, que considerada um tipo de computao no convencional.
[Imagem: Yang Lv et al. – 10.1038/s44335-024-00003-3]

Computao spintrnica

A demonstrao envolve componentes conhecidos como MTJ, sigla em ingls para Junes de Tnel Magntico (Magnetic Tunnel Junctions), que so componentes nanoestruturados usados para melhorar discos rgidos, sensores e outros sistemas microeletrnicos, desde as MRAMs (Memria Magntica de Acesso Aleatrio), j usadas em sistemas embarcados, como microcontroladores e relgios inteligentes, at os computadores probabilsticos.

Ao usar as MTJs para criar a arquitetura CRAM, a equipe conseguiu implementar uma computao verdadeira na, e pela, memria, o que faz nada menos do que quebrar o muro entre a computao e a memria, o grande gargalo da arquitetura tradicional de von Neumann, um projeto terico para um computador com programa armazenado que serve de base para quase todos os computadores modernos.

O componente de memria de acesso aleatrio (RAM) mais eficiente hoje usa quatro ou cinco transistores para codificar um 1 ou um 0, enquanto um MTJ, que um componente spintrnico, pode executar a mesma funo usando uma frao da energia gasta para alimentar esses transistores, com maior velocidade e mais robustez – os componentes spintrnicos usam o spin dos eltrons, em vez da carga eltrica, para armazenar dados, fornecendo uma alternativa mais eficiente aos transistores.

Agora a equipe est planejando trabalhar com a indstria de semicondutores para criar demonstraes em larga escala e produzir o hardware para avanar a funcionalidade da IA.

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