МОСКВА, 13 октября. /ТАСС/. Физики из Китая разработали аналоговую вычислительную систему, в теории способную в тысячу раз быстрее проводить две ключевые для ИИ математические операции - нахождение обратной матрицы и перемножение матриц на вектор, чем уже существующие чипы. Это позволит резко снизить расходы энергии на разработку ИИ и проведение многих научных вычислений, пишут исследователи в статье, опубликованной в журнале Nature Electronics.
"Наш подход уже при небольшом числе итераций позволяет достигать примерно той же точности расчетов, которая достижима для классических цифровых систем при вычислениях с плавающей точкой с 32-битной разрядностью. При этом он позволяет проводить эти расчеты в тысячу раз быстрее и тратить на них в сто раз меньше энергии, чем самые передовые цифровые чипы", - пишут исследователи.
Такая технология была разработана группой китайских физиков под руководством доцента Пекинского университета (КНР) Суня Чжуна. Она построена на базе специального аналогового итеративного алгоритма и резистивной памяти (ReRAM) - особого подкласса систем хранения информации, построенного на базе так называемых мемристоров. Они представляют собой материалы, чье сопротивление зависит от того, как до этого через него проходил ток.
Благодаря этому мемристор обладает "памятью" и способностью менять записанные в нем данные, что позволяет одновременно хранить информацию и обрабатывать ее, воспринимая множество разнородных аналоговых сигналов. Исследователи воспользовались этим плюсом мемристоров для создания хорошо масштабируемого алгоритма, который позволяет очень быстро и с минимальным числом операций и расходами энергии исполнять матричные операции.
В прошлом, ученые уже пытались приспособить мемристоры для решения этой задачи, однако этому мешала общая низкая точность их работы. Китайские физики обошли эту проблему, разбив вычислительную систему на два аналоговых блока, работающих с разным уровнем точности. Первый из них проводит операцию по нахождению обратной матрицы, где не требуется высокая точность расчетов, тогда как второй проводит высокоточную процедуру перемножения матрицы на вектор.
Для проверки работы этого алгоритма ученые собрали прототип матричного вычислителя, основанный на базе коммерчески доступных трехбитных ячеек ReRAM. Последующие тесты показали, что созданная ими система способна в тысячи раз превзойти в производительности уже существующие графические чипы при работе с относительно большими матрицами, и при этом она будет потреблять в сотни раз меньше энергии. В перспективе, это позволит не только повысить энергоэффективность систем ИИ, но и ускорить большое число научных расчетов и улучшить работу систем 5G и 6G-связи, подытожили физики.