차세대 AI칩 성능이 2배? 새로운 기술은 에너지를 절약하기 위해 인간의 두뇌를 모방할 수 있습니다…

보고서에 따르면 뮌헨 기술 대학(TUM)의 Hussam Amrouch 교수가 이끄는 연구팀은 인공 지능에 사용할 수 있고 유사한 인 메모리 컴퓨팅 방법보다 2배 더 강력한 아키텍처를 개발했습니다.

최근 잡지 '네이처'에 최신 연구 결과가 게재됐습니다. 혁신적인 새로운 칩 기술은 데이터 저장 및 처리 기능을 통합하여 효율성과 성능을 크게 향상시킨다고 합니다. 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 이 칩은 3~5년 내에 상용화될 것으로 예상되며 산업 안전 표준을 충족하려면 학제간 협력이 필요합니다.

암루치팀은 강유전성 전계효과 트랜지스터(FeFET)라는 특수 회로를 활용해 새로운 컴퓨팅 모델을 적용한 것으로 알려졌다. 몇 년 안에 이는 생성 인공 지능, 딥 러닝 알고리즘 및 로봇 공학 애플리케이션에 적용 가능하다는 것이 입증될 수 있습니다.

기본 아이디어는 간단합니다. 과거에는 칩이 트랜지스터 계산에만 사용되었지만 이제는 데이터 저장에도 사용됩니다. 이렇게 하면 시간과 노력이 모두 절약됩니다. Amrouch는 "결과적으로 칩의 성능도 향상되었습니다."라고 말했습니다.

인간의 요구가 계속해서 향상됨에 따라 미래의 칩은 이전 칩보다 더 빠르고 효율적이어야 합니다. 따라서 빨리 가열될 수 없습니다. 드론이 비행하는 동안 실시간 컴퓨팅과 같은 애플리케이션을 지원하려면 이는 필수적입니다.

연구원들은 이러한 작업이 컴퓨터에게는 매우 복잡하고 에너지 소모적이라고 말합니다

칩에 대한 이러한 주요 요구 사항은 수학적 매개변수 TOPS/W, 즉 "와트당 초당 테라헤르츠 작업"으로 요약할 수 있습니다. 이는 미래 칩의 중요한 기술 지표로 볼 수 있습니다. 1와트(W)의 전력이 제공되면 프로세서가 초당 몇 테라플롭(TOP)을 수행할 수 있는지(S)

이 새로운 인공지능 칩은 885 TOPS/W를 제공할 수 있습니다. 이는 삼성의 MRAM 칩을 포함하여 유사한 AI 칩보다 두 배 더 강력하다는 것을 의미합니다. 현재 일반적으로 사용되는 CMOS(상보형 금속 산화물 반도체) 칩의 작동 속도는 10~20 TOPS/W입니다.

구체적으로, 연구원들은 현대 칩 아키텍처의 원리를 인간에게서 빌렸습니다. Amrouch는 "뇌에서 뉴런은 신호를 처리하고 시냅스가 이 정보를 기억합니다"라고 말하면서 인간이 복잡한 관계를 어떻게 학습하고 기억할 수 있는지 설명했습니다."

이를 달성하기 위해 칩은 "강유전체"(FeFET) 트랜지스터를 사용합니다. 이 전자 스위치는 전압이 인가되면 극성이 바뀌는 고유한 추가 특성을 갖고 있어 정전 시에도 정보를 저장할 수 있습니다. 게다가 데이터를 동시에 저장하고 처리할 수도 있습니다

Amrouch는 "이제 데이터가 생성된 곳에서 처리해야 하는 딥 러닝, 생성 인공 지능 또는 로봇공학과 같은 애플리케이션을 위한 효율적인 칩셋을 구축할 수 있습니다."라고 믿습니다.

그러나 뮌헨 공과대학교 산하 뮌헨 통합 로봇 공학 및 기계 지능 연구소(MIRMI) 교수들은 이 목표를 달성하려면 몇 년이 걸릴 것이라고 믿습니다. 그는 실제 응용에 적합한 최초의 메모리 칩이 빠르면 3~5년까지는 출시되지 않을 것이라고 믿습니다

재작성된 내용: Financial Associated Press에서 인용

위 내용은 차세대 AI칩 성능이 2배? 새로운 기술은 에너지를 절약하기 위해 인간의 두뇌를 모방할 수 있습니다…의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!