IBM ha dimostrato il funzionamento di un chip a cambiamento di fase, evoluzione dei chip neuromorfici, che promette di svolgere i calcoli IA usando molta meno energia. Questo rappresenta una promessa significativa considerando che strumenti come ChatGPT o Google Bard stanno diventando sempre più diffusi, con conseguente consumo energetico considerevole.
Il risparmio energetico è possibile grazie al chip a cambiamento di fase di IBM e ai sistemi neuromorfici in generale, che gestiscono l’informazione in modo radicalmente diverso. Ogni “neurone” rappresenta un nodo indipendente, riducendo la necessità di inviare segnali da un punto all’altro e consentendo un notevole risparmio energetico senza compromettere la precisione.
Al centro di questo progetto si trova la memoria a cambiamento di fase, che si presenta come un “chip analogico che combina 35 milioni di dispositivi di memoria a cambiamento di fase su 34 blocchi di memoria”. Questa soluzione permette una comunicazione massicciamente parallela tra i blocchi e circuiti periferici analogici a basso consumo. Il chip può raggiungere prestazioni fino a 12,4 tera-operazioni al secondo per watt (TOPS/W).
La memoria a cambiamento di fase unisce la permanenza dei dati alla velocità della memoria RAM. Funziona riscaldando una piccola porzione di materiale e controllando la sua velocità di raffreddamento. Le variazioni nella velocità di raffreddamento permettono al materiale di assumere diverse configurazioni, consentendo di memorizzare dati in modo efficiente.
Attraverso l’uso della memoria a cambiamento di fase, si può ottenere un controllo più preciso dei segnali nella rete neurale. Ogni nodo può determinare che cosa inviare ai nodi collegati. Questo offre la possibilità di rappresentare la forza del segnale con un singolo bit di memoria che opera in modalità analogica.
Questo sistema, definito come analogico, è caratterizzato dalla presenza di quantità variabili come tensione e intensità del segnale, tipiche del mondo analogico. Successivamente, i segnali devono essere tradotti in forma digitale.
Un punto interessante è che la resistenza dei nodi può essere impostata su valori diversi, non solo accesi o spenti come nel mondo digitale. Questa variabilità consente di controllare l’intensità dei segnali delle connessioni tra i nodi. IBM sottolinea che gli attuali modelli di IA aggravano la scarsa efficienza energetica dei processori generici convenzionali, e questa nuova proposta avrebbe il potenziale per risolvere il problema dell’eccessivo consumo energetico.
Immagine di copertina: twindesigner.
Altro che Nvidia, i futuri processori per l’IA saranno analogici
IBM ha presentato un chip a cambiamento di fase, evoluzione dei chip neuromorfici, che permette di svolgere calcoli di intelligenza artificiale consumando meno energia. Questo è importante perché l’uso di strumenti come ChatGPT o Google Bard richiede una notevole quantità di energia. Il chip gestisce l’informazione in modo radicalmente diverso, permettendo di risparmiare energia grazie a una maggiore indipendenza dei nodi. Al centro del progetto c’è la memoria a cambiamento di fase, che combina molti dispositivi di memoria e permette una comunicazione parallela tra i blocchi. La memoria a cambiamento di fase unisce la permanenza dei dati alla velocità della memoria RAM, permettendo un controllo più preciso dei segnali. Il sistema è analogico, con quantità variabili in gioco e la resistenza dei nodi può essere impostata su valori diversi. Questo nuovo chip potrebbe risolvere il problema dell’eccessivo consumo energetico dei modelli IA attuali.
