Thiết kế chip tạo bộ nhớ có độ chính xác cao kỷ lục

Một nhóm các nhà khoa học đã phát triển một loại chip mới có bộ nhớ tốt nhất từ trước đến nay dành cho AI trong các thiết bị di động.

Thiết kế chip mới đem lại bộ nhớ với độ chính xác cao nhất từ trước đến nay. Ảnh: Joshua Yang/USC và TetraMem

Hiện nay, những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và sức mạnh của mạng lưới thần kinh đang là chủ đề nóng hổi mà ai cũng nhắc đến, tuy nhiên không phải ai cũng biết rằng những phần mềm như vậy lại bị giới hạn bởi phần cứng. Chính phần cứng để chạy được các phần mềm ấy đã trở thành “nút thắt cổ chai” – theo Joshua Yang, giáo sư Kỹ thuật Điện và Máy tính của Đại học Nam California. Với nghiên cứu mới của mình, Yang và cộng sự tin rằng họ đã phát triển được một loại chip có bộ nhớ tốt nhất so với bất kỳ loại chip hiện có cho đến nay dành cho AI trong các thiết bị di động.

Trong khoảng 30 năm qua, trong khi kích thước của mạng lưới thần kinh cần thiết cho AI và các ứng dụng khoa học dữ liệu tăng gấp đôi sau mỗi 3,5 tháng, thì dung lượng phần cứng cần thiết để xử lý chúng chỉ tăng gấp đôi sau mỗi 3,5 năm, khiến cho phần cứng ngày càng trở thành một vấn đề nghiêm trọng.

Chính phủ, ngành công nghiệp và giới nghiên cứu trên toàn thế giới đang cố gắng giải quyết thách thức về phần cứng này. Một số người tiếp tục nghiên cứu các giải pháp phần cứng với chip silicon, trong khi những người khác đang thử nghiệm các loại vật liệu và thiết bị mới. Nghiên cứu của Yang nằm ở giữa hai thái cực đó – tập trung vào việc khai thác và kết hợp các ưu điểm của vật liệu mới và công nghệ silicon truyền thống (công nghệ có thể hỗ trợ tính toán trong khoa học dữ liệu và AI hạng nặng).

Bài báo mới công bố trên Nature của nhóm nghiên cứu tập trung vào các kiến thức về vật lý cơ bản giúp gia tăng dung lượng bộ nhớ cần thiết cho phần cứng AI. Nhóm nghiên cứu do Yang dẫn đầu, cùng với các nhà khoa học thuộc Đại học Nam California, MIT và Đại học Massachusetts, đã phát triển một giao thức cho các thiết bị để giảm “nhiễu” và chứng minh tính thực tế của việc sử dụng giao thức này trong các chip tích hợp. Nhóm nghiên cứu đã thực hiện thử nghiệm này tại TetraMem, một công ty khởi nghiệp do Yang và các đồng tác giả của ông đồng sáng lập, nhằm thương mại hóa công nghệ AI.

Theo Yang, chip bộ nhớ mới này có mật độ thông tin cao nhất trên mỗi thiết bị (11 bit) trong số tất cả các loại công nghệ bộ nhớ đã biết cho đến nay. Những thiết bị nhỏ nhưng mạnh mẽ như vậy có thể đóng một vai trò quan trọng đối với các thiết bị di động mà chúng ta đang sử dụng. Các chip này cũng không chỉ dành cho bộ nhớ mà còn dùng cho bộ xử lý. Hàng triệu trong số chúng nằm trong một con chip nhỏ, hoạt động song song để chạy nhanh các tác vụ AI, nhưng chỉ cần một cục pin nhỏ để cung cấp năng lượng.

Những con chip mà Yang và các đồng nghiệp của ông đang tạo ra kết hợp silicon với các memristor (điện trở bộ nhớ) oxit kim loại để tạo ra những con chip hoạt động nhưng tiêu tốn ít năng lượng. Kỹ thuật này tập trung vào việc sử dụng vị trí của các nguyên tử để biểu diễn thông tin thay vì số lượng electron (là kỹ thuật hiện tại liên quan đến tính toán trên chip). Vị trí của các nguyên tử đem lại một giải pháp nhỏ gọn và ổn định để lưu trữ nhiều thông tin hơn theo kiểu tương tự (analog), thay vì kiểu kỹ thuật số. Hơn nữa, thông tin có thể được xử lý tại nơi nó được lưu trữ thay vì được gửi đến một trong số ít “bộ xử lý” chuyên dụng, nhờ đó giải quyết được hạn chế về “nút thắt cổ chai von Neumann” vốn tồn tại trong các hệ thống máy tính hiện tại. Bằng cách này, Yang nói, việc tính toán cho AI sẽ “tiết kiệm năng lượng hơn và có thông lượng cao hơn”.

Nói cách khác, hiện tại, ChatGPT đang chạy trên nền tảng điện toán đám mây. Cải tiến mới của nhóm nghiên cứu cũng như những cải tiến sau này, có thể đưa một phiên bản nhỏ của ChatGPT vào thiết bị cá nhân của mỗi người. Có thể nói, giải pháp này có thể làm cho công nghệ có giá cả phải chăng hơn và dễ tiếp cận hơn cho tất cả các loại ứng dụng. □

Kim Dung dịch

Nguồn: https://techxplore.com/news/2023-03-chip-greatest-precision-memory-date.html

Tác giả

(Visited 3 times, 1 visits today)