人工知能（AI）は技術革新の推進力となっていますが、計算能力の高い需要も伴います。この要件は膨大な電力を消費するだけでなく、過剰な熱を生み出します。この課題はエアコン付きのデータセンターでは対処可能ですが、「戦術的エッジ」―ウクライナの泥、北極の雪、または砂漠の砂などの厳しい環境ではより複雑な問題となります。
この問題に対処するために、国防高等研究計画局（DARPA）はOPTIMAプログラムを立ち上げました。OPTIMA（Optimum Processing Technology Inside Memory Arrays）は、サイズ、重量、電力、冷却の制約を回避するためのコンパクトなAI技術の開発を目指しています。DARPAはIBM、Infineon、および3つの米国大学に契約を授与し、4年半で総額7800万ドルの可能性があります。
DARPAのOPTIMAプログラムマネージャー、ジェイソン・ウー氏は、各受賞者がこの課題に取り組むための独自のユニークで革新的なアプローチを持っていると述べました。しかし、受賞者とのインタビューやコミュニケーションから、彼らの戦略にはいくつかの共通点や重要な違いが浮かび上がっています。
OPTIMAプログラムが取り組んでいる中心的な問題は、従来のチップではメモリとプロセッサ間のデータ移動です。AIは膨大なデータで行われる複雑な計算に依存しており、これらの常時転送は著しいボトルネックを引き起こします。この問題を克服するために、エンジニアたちはメモリ内計算（IMC）を探求しており、プロセッサをメモリに統合して頻繁なデータ転送を排除しています。
OPTIMAプログラムでは、IMC技術でのブレークスルーが見られます。プリンストン大学のチームは、ナヴィーム・ヴァルマ教授が率いるチームが、アナログ信号を送信するために半導体ではなくコンデンサを使用する独自の解決策を開発しました。これらの金属線間の距離が電荷を定義し、より優れたエネルギー効率を提供します。重要なのは、ヴァルマのアプローチがエキゾチックなツールを必要とせず、チップメーカーが既に大規模に同様の技術を使用しているため、高いアクセシビリティを持っていることです。
UCLAやジョージア工科大学などの他のOPTIMA受賞者も、AIチップの小型化にアナログ技術を活用しています。UCLAは22FDXという一般的に利用可能なトランジスタを使用しています。このトランジスタのしきい値電圧の変動を注意深く制御することで、チームはデータをよりコンパクトにエンコードできます。彼らは「write-verify-write」と呼ばれるキャリブレーション技術を使用して電圧のグリッチを緩和し、データ信頼性を確保しています。同様に、ジョージア工科大学は、トランジスタを活用して小型化されたAIチップに重要な計算機能を搭載しています。
これらの画期的なAIチップの小型化の進歩は、AI技術の未来への一端を示しています。コンパクトな形で処理能力を最適化することで、これらの革新はAIの能力を戦術的エッジに拡大し、軍事作戦、医療、自動車、などのさまざまな産業を革命化するでしょう。
よくある質問
OPTIMAプログラムとは何ですか？
OPTIMAプログラムは、DARPAが立ち上げたプログラムで、プロセッサをメモリに統合することにより、頻繁なデータ転送を不要にすることで、コンパクトなAI技術を開発することを目指しています。
インメモリコンピューティング（IMC）とは何ですか？
インメモリコンピューティング（IMC）は、プロセッサをメモリ内部に配置することで、データが「職場まで歩く」ことを可能にし、常時データ転送によるボトルネックを回避します。
AIチップの小型化における課題は何ですか？
AIチップの小型化における主な課題には、サイズ、重量、電力、冷却の制約があります。また、データの信頼性を確保し、エネルギー消費を削減することも重要な要素です。
AIチップの小型化の革新的なソリューションは何ですか？
研究者やエンジニアは、効率的かつコンパクトに信号を伝送するために、コンデンサやトランジスタなどのさまざまなアナログ技術を探求しています。これらのソリューションは、より優れたエネルギー効率と改善されたデータ信頼性を提供します。
小型化されたAIチップは産業をどのように革命化しますか？
コンパクトな形で処理能力を最適化することで、小型化されたAIチップは、AIの能力を厳しい環境に拡張し、軍事作戦、医療、自律車両などの産業を革命化するでしょう。
参考文献：
– Advanced Computing Systems Association (ACM): acm.org
The source of the article is from the blog windowsvistamagazine.es