प्रकाश और चुम्बकों द्वारा नियंत्रित नई मेमोरी चिप्स AI कंप्यूटरों को कम ऊर्जा खपत करने वाली बनाती हैं

अमेरिकी शोधकर्ता एक नए प्रकार की मेमोरी चिप विकसित कर रहे हैं जो सूचना संग्रहीत करने के साथ-साथ उच्च गति और दक्षता के साथ गणना भी कर सकेगी।

Chip bộ nhớ mới được điều khiển bằng ánh sáng và nam châm giúp máy tính AI ít ngốn điện hơn

शोधकर्ताओं का कहना है कि मैग्नेटो-ऑप्टिकल मेमोरी चिप्स बिजली की खपत कम करके एआई के लिए ऊर्जा मुक्त करने में मदद कर सकती हैं। (स्रोत: लाइव साइंस)

यह एक नए प्रकार का अल्ट्रा-फास्ट मेमोरी चिप (या मेमोरी सेल) है जो डेटा को कुशलतापूर्वक संसाधित करने और संग्रहीत करने के लिए ऑप्टिकल सिग्नल और चुंबक दोनों का उपयोग करता है।

टीम ने नेचर फोटोनिक्स पत्रिका में बताया कि ये सेल उपयोगकर्ताओं को तेज़ गति से गणनाएँ करने में सक्षम बनाते हैं। तेज़ प्रोसेसिंग गति और कम ऊर्जा खपत, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणालियों के लिए डेटा केंद्रों को आसानी से काम करने के लिए स्केल करने में मदद करेगी।

पिट्सबर्ग विश्वविद्यालय में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियर, अध्ययन के सह-लेखक नाथन यंगब्लड ने कहा, "हज़ारों ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) वाले डेटा केंद्रों को संचालित करने के लिए बहुत अधिक ऊर्जा की आवश्यकता होती है।" "इसका समाधान अक्सर अधिक GPU खरीदना और अधिक ऊर्जा का उपयोग करना होता है। इसलिए यदि ऑप्टिक्स इस समस्या को अधिक कुशलता से और तेज़ी से हल कर सकता है, तो इससे बिजली की खपत कम होगी, और मशीन लर्निंग सिस्टम भी तेज़ी से काम करेगा।"

ये नए मेमोरी सेल एक चुंबकीय क्षेत्र का उपयोग करके प्रकाश संकेत को एक रिंग रेज़ोनेटर के माध्यम से दक्षिणावर्त या वामावर्त दिशा में प्रवाहित करते हैं। रिंग रेज़ोनेटर एक ऐसा घटक है जो निश्चित तरंगदैर्ध्य पर प्रकाश को बढ़ाता है, और इसे दो आउटपुट पोर्ट में से एक पर भेजता है। प्रत्येक आउटपुट पोर्ट पर प्रकाश की तीव्रता के आधार पर, मेमोरी सेल 0 और 1 के बीच, या 0 और माइनस 1 के बीच किसी संख्या को एनकोड कर सकता है। पारंपरिक मेमोरी सेल के विपरीत, जो सूचना के एक बिट में केवल 0 या 1 मानों को एनकोड करते हैं, नए मेमोरी सेल कई गैर-पूर्णांक मानों को एनकोड कर सकते हैं, जिससे प्रति मेमोरी सेल 3.5 बिट तक का भंडारण संभव हो जाता है।

इंजीनियर यंगब्लड कहते हैं कि ये वामावर्त और दक्षिणावर्त प्रकाश संकेत "एक ही ट्रैक पर दौड़ रहे दो धावकों के समान हैं, लेकिन वे विपरीत दिशाओं में दौड़ रहे हैं, जिसमें हवा हमेशा एक के आगे और दूसरे के पीछे होती है।"

उन्होंने कहा कि रिंग रेज़ोनेटर के चारों ओर की इस दौड़ से प्राप्त संख्याओं का उपयोग कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क में नोड्स के बीच कनेक्शन को मजबूत करने के लिए किया जा सकता है, जिससे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को मानव मस्तिष्क के समान तरीके से डेटा को संसाधित करने में मदद मिलेगी।

पारंपरिक कंप्यूटरों के विपरीत, जो सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट में गणनाएँ करते हैं और फिर परिणाम मेमोरी में भेजते हैं, नए मेमोरी सेल मेमोरी एरे के अंदर ही उच्च गति की गणनाएँ करते हैं। यंगब्लड ने कहा कि इन-मेमोरी कंप्यूटिंग विशेष रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी है, जिन्हें बहुत तेज़ी से बहुत सारे डेटा को प्रोसेस करने की आवश्यकता होती है।

टीम ने इस प्रकार की मैग्नेटो-ऑप्टिकल मेमोरी चिप की टिकाऊपन का भी प्रदर्शन किया। शोधकर्ताओं ने बताया कि उन्होंने इन चिप्स पर 2 अरब से ज़्यादा बार राइट और इरेज़ किया, लेकिन प्रदर्शन में कोई कमी नहीं देखी, जो पिछली मेमोरी तकनीकों की तुलना में 1,000 गुना बेहतर है। यंगब्लड ने बताया कि पारंपरिक फ्लैश ड्राइव में 10,000 से 1,00,000 बार राइट और इरेज़ की सीमा होती है।

भविष्य में, श्री यंगब्लड और उनके सहयोगियों को आशा है कि वे कंप्यूटरों में और अधिक मेमोरी सेल्स जोड़ेंगे तथा अधिक उन्नत गणनाओं का परीक्षण करेंगे।

उन्होंने कहा कि यह प्रौद्योगिकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को चलाने के लिए आवश्यक बिजली की मात्रा को कम करने में मदद कर सकती है।

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