Ввиду увеличивающегося спроса современного IT-мира на технологии искусственного интеллекта, растут и потребности в вычислительных мощностях и электроэнергии. Например, энергосети США уже не справляются с нагрузкой, вызванной бумом развития ИИ-дата-центров. В связи с этим немецкий стартап Semron предложил выход, позволяющий одновременно уменьшить зависимость от обоих факторов. Компании показала устройство нового типа, с помощью которого можно управлять нейросетями. Чип получил название «meme capacitors», а работает он с электрическими полями, а не с токами.
Основатели Semron Кай-Уве Демасиус и Арон Киршен — это выпускники Дрезденского технического университета. Еще 8 лет назад они получили патент на элемент управления «Memcapacitor» («Мемконденсатор»), сутью которого является отказ от работы нейросетей на стандартных чипах с транзисторами, функционирующих благодаря электрическому току. Альтернативное решение позволит создавать доступные и энергоэффективные нейронные процессоры.
Как отмечает Арон Киршен в интервью TechCrunch, из-за нехватки вычислительных ресурсов для работы нейросетей, многие компании ставят под угрозу свое существование. Например, крупные стартапы, обучающие собственные модели. Он также говорит, что уникальные особенности технологии Semron позволят снизить стоимость чипов до уровня решений, применяемых в бытовой электронике (смартфонах, планшетах, носимых гаджетах
Процессоры Semron имеют многоуровневую архитектуру, позволяющую создавать масштабируемые решения. Элементарная ячейка памяти или вычислительный элемент на основе накопительного конденсатора содержат диэлектрик с эффектом накопления (заряда или емкости). Он может быть, например, сегнетоэлектрическим. В зависимости от величины заряда, в используемую для расчетов ячейку записывается весовой коэффициент. В конце накопительный диэлектрик разделяет два электрода, образуя взаимные электрические поля. Их связь регулируется коэффициентом, записанным в ячейке — он задает силу экранизации промежуточного электромагнитного поля (оно служит значением для дальнейших расчетов).
Пока что разработка носит больше теоретический характер, но вскоре нам обещают показать работу новых процессоров на практике. На данный момент основатели стартапа опубликовали свои работы во множестве престижных научных изданиях.
Если вы интересуетесь нейросетями и ищете лучшего компаньона для создания хороших текстов, предлагаем ознакомиться с народным рейтингом.