Орегон штаты университетінің ғалымдары жасанды интеллекттің ірі тілдік модельдері — Gemini мен GPT-4 сияқты — үлкен көлемде электр энергиясын тұтыну мәселесін шешуге арналған жаңа энергияны үнемдейтін чипті жасап шығарды. Бұл жоба жақында Бостонда өткен IEEE Custom Integrated Circuits конференциясында таныстырылып, дәстүрлі шешімдермен салыстырғанда энергия шығынын екі есе төмендетуге мүмкіндік беретінін көрсетті.
Электротехника кафедрасының магистранты Рамин Джавади мен доцент Теджасви Ананде жасаған чип сигналдарды өңдеу кезінде энергияны тиімді пайдаланатын жасанды интеллект принциптеріне негізделген. OSU университетіндегі аралас сигналдар және жүйелер зертханасының жетекшісі Ананде атап өткендей, бір бит ақпаратты жіберу шығыны, деректер көлемінің артуымен бірге, бірдей қарқынмен төмендемейді. Сондықтан да қазіргі деректер орталықтары аса көп энергия тұтынады.
Үлкен тілдік модельдер орталықтағы деректерді кабельдік мыс сымдар арқылы үлкен көлемде жіберуді талап етеді, бұл өз кезегінде айтарлықтай энергияны қажет етеді. Осы мәселені шешудің бір жолы — жоғары өнімді кабельдік байланысқа арналған тиімді чиптер жасау. Жоғары жылдамдықтағы деректерді жібергенде, қабылдағыштағы сигнал бұзылады да, оны түзету керек болады. Көптеген дәстүрлі жүйелерде мұны энергияны көп қажет ететін эквалайзерлер орындайды.
Жаңа чип машиналық оқытуға негізделген әдісті пайдаланады. Оған орнатылған классификатор қателіктерді тануға және түзетуге үйреніп, деректерді әлдеқайда тиімді және аз энергия жұмсап қалпына келтіруге мүмкіндік береді. Рамин Джавадидің айтуынша, бұл әдіс энергия шығынын айтарлықтай азайтады.
DARPA, Полупроводниктерді зерттеу корпорациясы және Жалпы байланыс орталығы қолдаған жоба Джавадиді конференцияда үздік студенттік жұмысы үшін марапаттауға жеткізді. Қазір Джавади мен Ананде келесі буын чипті жасап, энергия үнемдеу деңгейін одан әрі арттыруға тырысып жатыр. Бұл жобалар жасанды интеллекттің қазіргі жүйелерінің энергия тұтынуын төмендетуде маңызды қадам болмақ.
