Cornell Tech, Işık ile AI Hafızasını Güncelleyebilen Optik Alıcıyı Tanıttı
Cornell Tech araştırmacıları, bir robotun yapay zekasını doğrudan ışık aracılığıyla güncelleyebilen yeni bir optik alıcı tasarımını gösterdi. Bu çalışma, geçtiğimiz ay IEEE/JSAP VLSI Teknolojisi ve Devreleri Symposium'da sunuldu.
Sistem, bir QR kod patternini andıran bir dizi ışın alıcıya doğru gönderilerek çalışıyor. Işık sensörlerinin yalnızca verileri yakalayıp işleyeceği geleneksel yaklaşımların aksine, bu tasarım ortaya çıkan fotokürrentleri doğrudan alıcının hafızasını değiştirmek için kullanıyor. Optik kod, harici verilere işaret etmek yerine yapay zeka model parametrelerini taşıyabiliyor.
Cornell Tech elektrik ve bilgisayar mühendisliği doçenti Jae-sun Seo'ya göre, motivasyon yapay zeka sistemlerinin artan hafıza ihtiyacından kaynaklanıyor. Modern yapay zeka çipleri genellikle tüm model parametrelerini depolamak için yeterli alana sahip değil ve bu durum tasarımları harici dinamik rastgele erişimli belleğe (DRAM) bağımlı kılıyor. DRAM ile işlemciler arasında veri taşımak için gereken elektrik bağlantıları önemli miktarda enerji tüketiyor.
Araştırmacılar, bu teknolojinin veri merkezlerinde, sürücüsüz araçlarda ve yapay zeka destekli robotlar gibi verimli bellek güncellemelerinin hızlı çalışma için kritik olduğu edge uygulamalarında enerji tüketimini azaltabileceğini öngörüyor.
Bu çalışma, yapay zeka sistemlerinin ölçeklenmesindeki temel bir zorluğu ele alıyor: modeller büyüdükçe, verileri depolama ve işleme birimleri arasında taşımanın enerji maliyeti bir darboğaz haline geliyor. Model parametrelerini doğrudan belleğe optik olarak ileterek, bu yaklaşım bu darboğazı azaltabilir.