Um grande problema enfrentado pela inteligência artificial é o equilíbrio entre a memória de um computador e suas capacidades de processamento. Quando o algoritmo está em operação, os dados fluem rapidamente entre esses dois componentes. No entanto, os modelos de IA dependem de uma grande quantidade de dados, o que cria um gargalo.
UM um novo estudopublicado na segunda-feira na revista Frontiers in Science da Purdue University e do Georgia Institute of Technology, sugere uma nova abordagem para construir uma arquitetura de computador para modelos de IA usando algoritmos cerebrais. Os pesquisadores dizem que a criação de algoritmos dessa forma poderia reduzir os custos de energia associados aos modelos de IA.
“Os modelos de processamento de linguagem dobraram de tamanho para mais de 5.000 em quatro anos”, disse Kaushik Roy, professor de engenharia da computação da Universidade Purdue e principal autor do estudo. no anúncio. “Esta expansão alarmantemente rápida torna crucial que a IA seja tão eficaz. É fundamental repensar a forma como os computadores são projetados.”
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A maioria dos computadores hoje é modelada a partir de uma ideia de 1945 chamada arquitetura von Neumann, que separa processamento e memória. É aqui que ocorre a lentidão. À medida que mais pessoas em todo o mundo utilizam modelos de IA que consomem muitos dados, a distinção entre processamento e capacidade de memória do computador pode tornar-se uma questão importante.
Pesquisadores da IBM levantaram esta questão pelo correio no início deste ano. O evento em que as máquinas dos computadores se chocam é chamado de parede da memória.
Uma parede quebrada de memória
O parede de memória Refere-se à disparidade nas capacidades de memória e processamento. Essencialmente, o computador depende da memória para acompanhar as velocidades de processamento. Esta não é uma questão nova. Uma dupla de pesquisadores da Universidade da Virgínia palavra cunhada na década de 1990.
Mas agora que a IA está em pleno andamento, o problema da memória está consumindo tempo e energia dos computadores subjacentes que executam o modelo de IA. Os pesquisadores do artigo argumentam que podemos estar vivenciando uma nova arquitetura de computador que integra memória e processamento.
Inspirados na forma como nossos cérebros funcionam, os algoritmos de IA descritos no artigo aumentando as redes neurais. Uma crítica comum a esses algoritmos no passado é que eles podem ser lentos e imprecisos. No entanto, alguns cientistas da computação argumentam eles têm esses algoritmos os significantes demonstraram ser melhores durante esses anos.
Os pesquisadores propõem um conceito relacionado a modelos de IA conhecidos como SNNs. para ser usado contagem na memória. Este conceito ainda é relativamente novo no campo da IA.
“CIM é uma solução promissora para o problema da memória de parede, integrando capacidade computacional diretamente na memória do sistema”, escrevem os autores no resumo do artigo.
Dispositivos médicos, transporte e drones são apenas algumas áreas nas quais os pesquisadores acreditam que melhorias podem ser feitas se os processadores e a memória dos computadores forem integrados em um único sistema.
“A IA é uma das tecnologias transformadoras do século 21. Mas, para tirá-la dos data centers e colocá-la no mundo real, precisamos reduzir o consumo de energia de seu uso”, disse Tanvi Sharma, coautor e pesquisador da Purdue University, em um comunicado.
“Com menos transferência de dados e processamento eficiente, a IA pode ser transformada em dispositivos pequenos e acessíveis, com baterias que podem durar mais”, disse Sharma.
