تطوير شريحة أكثر كفاءة لتقليل استهلاك الطاقة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي
نجح باحثون في كلية الهندسة بجامعة ولاية أوريجون الأمريكية في تطوير شريحة أكثر كفاءة كترياق للكميات الهائلة من الكهرباء التي تستهلكها تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات النماذج اللغوية الكبيرة مثل Gemini وGPT-4.
وقال طالب الدكتوراه رامين جوادي، الذي قدم التكنولوجيا في مؤتمر IEEE Custom Integrated Circuits الأخير في بوسطن، بالتعاون مع تيجاسفي أناند، الأستاذ المشارك في الهندسة الكهربائية: “لقد صممنا وصنعنا شريحة جديدة تستهلك نصف الطاقة مقارنة بالتصاميم التقليدية”.
وقال أناند، الذي يدير مختبر الدوائر والأنظمة ذات الإشارات المختلطة في جامعة ولاية أوريجون الأمريكية: “المشكلة هي أن الطاقة المطلوبة لنقل بت واحد لا يتم تقليلها بنفس المعدل مع زيادة الطلب على معدل البيانات، وهذا ما يجعل مراكز البيانات تستهلك قدرًا كبيرًا من الطاقة.”
وقال جافادي إن الشريحة الجديدة تعتمد على مبادئ الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تقليل استخدام الكهرباء لمعالجة الإشارات.
وأضاف: “تحتاج نماذج اللغات الكبيرة إلى إرسال واستقبال كميات هائلة من البيانات عبر وصلات اتصال سلكية نحاسية في مراكز البيانات، وهذا يتطلب طاقة هائلة، أحد الحلول هو تطوير شرائح اتصال سلكية أكثر كفاءة”.
يوضح جافادي أنه عند إرسال البيانات بسرعات عالية، فإنها تتلف عند المُستقبِل، ويتعين تنظيفها، وتستخدم معظم أنظمة الاتصالات السلكية التقليدية مُعادلًا لأداء هذه المهمة، وهذه المُعادلات تستهلك طاقةً أكبر نسبيًا.
وقال جافادي: “نحن نستخدم مبادئ الذكاء الاصطناعي على الشريحة لاستعادة البيانات بطريقة أكثر ذكاءً وكفاءة من خلال تدريب المصنف الموجود على الشريحة على التعرف على الأخطاء وتصحيحها”.
وقد دعمت وكالة مشاريع البحوث الدفاعية المتقدمة، ومؤسسة أبحاث أشباه الموصلات، ومركز الاتصال الشامل المشروع، الذي حصل من خلاله جوادي على جائزة أفضل ورقة بحثية للطلاب في المؤتمر.
ويعمل جافادي وأناند على الإصدار التالي من الشريحة، والذي يتوقعان أن يحقق المزيد من المكاسب في كفاءة الطاقة.