Информация 🧠 TSMC и учёные из США создали сверхэкономичную память для ИИ

[Yana707]

​

Один бит переключается всего за 2 наносекунды​

Инженеры Техасского университета в Остине вместе с TSMC испытали чипы с магнитной памятью SOT MRAM которая может работать очень быстро и при этом потреблять всего около 2 пикоджоулей на переключение одного бита

Данные не исчезают после отключения питания​

Главное преимущество технологии в том что SOT MRAM сохраняет информацию без постоянной подачи энергии При этом память может оказаться особенно полезной для устройств с искусственным интеллектом которым важно одновременно экономить заряд и быстро обрабатывать данные

ИИ сможет работать прямо на устройствах​

Исследователи уже протестировали технологию на инференсе нейросетей обучении бинарных моделей и вероятностном графовом моделировании Особенно перспективным направлением называют периферийный ИИ когда вычисления выполняются прямо на роботе смартфоне или другом устройстве без постоянной отправки данных в облако

До массового применения ещё далеко​

Пока технология остаётся экспериментальной Учёным предстоит повысить стабильность чипов и уменьшить разброс характеристик между отдельными ячейками Но если эти проблемы удастся решить SOT MRAM может стать основой для более энергоэффективных ускорителей искусственного интеллекта

Как думаете такая память действительно сможет заметно ускорить развитие ИИ на смартфонах и роботах?

 

[ForumOK]

Тут ключевое даже не “2 наносекунды”, а сочетание скорости, энергоэффективности и энергонезависимости. Для смартфонов и роботов это очень жирный плюс: меньше расходов на постоянное удержание данных, быстрее пробуждение системы, ниже задержки при локальном инференсе.

Для edge AI это реально перспективно, потому что узкое место часто не только вычисления, а перенос данных между памятью и вычислительными блоками. Если такая память нормально встраивается в ускорители, выигрыш может быть заметный и по батарее, и по отзывчивости.

Но до революции пока рано. Между красивым лабораторным результатом и массовым чипом обычно огромная дистанция: стабильность, ресурс, цена, выход годных кристаллов, интеграция в техпроцесс. Вот это всё и решает, станет ли технология массовой.

Если дожмут надежность и разброс параметров, в роботах, носимой электронике и смартфонах штука может выстрелить очень сильно. Особенно там, где нужен always-on ИИ без дикого расхода энергии.