Nell’elettronica tradizionale, spiegano i ricercatori della Stanford University, chip separati elaborano e memorizzano i dati, sprecando energia mentre i dati stessi vanno avanti e indietro superando quello che gli ingegneri chiamano “memory wall”: nuovi algoritmi hanno però ora combinato diversi chip ibridi ad alta efficienza energetica per creare l’illusione di un mega chip per l’intelligenza artificiale.
Qual è lo scopo di questa ricerca?
Gli smartwatch e altri dispositivi elettronici alimentati a batteria sarebbero ancora più smart se potessero eseguire algoritmi di intelligenza artificiale.
Tuttavia, gli sforzi per costruire chip per dispositivi mobili con capacità di calcolo sufficienti per l’intelligenza artificiale si sono finora scontrati contro un muro: proprio il cosiddetto memory wall.
Questo muro ingegneristico separa i chip di elaborazione dei dati e di memoria, che devono funzionare all’unisono per soddisfare le enormi e sempre crescenti richieste di calcolo imposte dall’intelligenza artificiale.
Ora si è aperto uno spiraglio per superare questa sfida. Un team che include la computer scientist Mary Wootters e l’electrical engineer H.-S. Philip Wong della Stanford ha progettato un sistema in grado di eseguire più velocemente e con meno energia i task di intelligenza artificiale, sfruttando otto chip ibridi, ognuno con il proprio processore di dati costruito proprio accanto alla memoria.
Questo paper si basa sulla precedente attività di sviluppo del team, di una nuova tecnologia di memoria, chiamata RRAM, che memorizza i dati anche quando l’alimentazione è spenta, come la memoria flash, ma più velocemente e con maggiore efficienza energetica.
L’innovazione rappresentata dalla RRAM ha permesso ai ricercatori di Stanford di sviluppare una precedente generazione di chip ibridi che funzionavano da soli.
Quest’ultimo progetto incorpora ora un nuovo elemento critico: algoritmi che fondono gli otto chip ibridi separati in un unico motore di elaborazione di intelligenza artificiale ad alta efficienza energetica.
Il sistema a otto chip del team della Stanford, denominato Illusion System, è solo l’inizio, avvisano i ricercatori, ma i possibili sviluppi sono molto promettenti.
Nelle simulazioni, i ricercatori hanno mostrato come sistemi con 64 chip ibridi possano eseguire applicazioni di intelligenza artificiale sette volte più velocemente dei processori attuali, utilizzando un settimo di energia.
Tali capacità, sottolinea il team di ricerca, potrebbero un giorno permettere a Illusion System di diventare il cervello, ad esempio, di headset di realtà aumentata e virtuale che utilizzerebbero reti neurali profonde per imparare individuando oggetti e persone nell’ambiente e per fornire a chi li indossa informazioni contestuali.
Secondo Wong, il fatto che il prototipo realizzato funzioni come il team si aspettava suggerisce che i ricercatori sono sulla strada giusta e Illusion System potrebbe essere pronto per la commercializzazione entro tre o cinque anni.
