Южнокорейские учёные создали AI-чип с объединённой памятью и вычислениями

Учёные из Пхоханского университета науки и технологии (POSTECH) представили экспериментальный AI-чип, способный одновременно хранить и обрабатывать данные. Проект выполнен группой под руководством профессоров, работающих в области электротехники и материаловедения. Ключевая идея разработки — отказ от классической архитектуры, где память и вычислительные блоки разделены. Вместо этого устройство выполняет обработку данных прямо в структуре памяти, что сокращает время передачи информации между компонентами.

В традиционных вычислительных системах данные постоянно перемещаются между процессором и памятью, что создаёт задержки и увеличивает энергопотребление. В новой архитектуре этот «разрыв» устранён: вычисления происходят там же, где хранится информация.

По данным исследовательской группы, такой подход позволяет одновременно снизить энергозатраты и ускорить обработку задач, связанных с искусственным интеллектом. Особый акцент сделан на повышении эффективности при больших объёмах данных, характерных для нейросетевых моделей.

Отдельная особенность разработки — использование материалов, применяемых в OLED-дисплеях. Учёные отмечают, что такие вещества позволяют реализовать нетрадиционные режимы работы полупроводника, включая одновременное выполнение функций хранения и вычисления. Учёные подчёркивают, что это даёт возможность приблизиться к энергоэффективной архитектуре, ориентированной на AI-задачи, где критичны скорость и минимизация задержек.

Современные AI-системы сталкиваются с ограничением классической архитектуры «разделённой памяти», где основная задержка возникает при постоянном обмене данными между компонентами. Новый подход потенциально снижает этот эффект и уменьшает энергопотребление.

Разработчики отмечают, что технология пока находится на уровне лабораторного прототипа, однако демонстрирует направление, в котором может развиваться аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта.

Если подобные решения будут масштабированы, архитектура вычислительных устройств может сместиться в сторону «встроенной обработки», где граница между памятью и процессором становится условной. Это особенно важно для AI-систем, работающих в реальном времени и на устройствах с ограниченным энергопотреблением — от мобильных решений до автономных платформ.

Источник:interestingengineering