شريحة تقلص استهلاك الطاقة لنماذج الذكاء الاصطناعي بنسبة 50%
طور باحثون في جامعة ولاية أوريغون شريحة إلكترونية تقلل استهلاك الطاقة في نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة مثل GPT-4 بنسبة تصل إلى 50%.
تفاصيل الخبر
كشفت كلية الهندسة في جامعة ولاية أوريغون (OSU) عن ابتكار جديد يتمثل في شريحة موفرة للطاقة تستخدم مبادئ الذكاء الاصطناعي لتحسين كفاءة الاتصالات داخل مراكز البيانات.
- الشريحة طُورت على يد الدكتوراه رامين جوادي والبروفيسور تيجاسفي أناند.
- قدم الباحثان التقنية في مؤتمر IEEE للدوائر المتكاملة المخصصة في بوسطن.
- المشكلة الرئيسية تكمن في أن الطاقة المطلوبة لنقل كل “بت” لا تتناقص بنفس سرعة نمو الطلب على نقل البيانات.
- الشريحة تعالج الإشارات بذكاء داخل الجهاز لتقليل الحاجة لاستخدام “المُساوي” التقليدي (Equalizer) الذي يستهلك طاقة كبيرة.
- يتم تدريب مصنف ذكي داخل الشريحة على التعرف على الأخطاء وتصحيحها بدقة وكفاءة.
- التقنية تستهدف تقليل استهلاك الطاقة في مراكز البيانات المستخدمة في نماذج لغوية ضخمة مثل Gemini وGPT-4.
قال جوادي: “نستخدم مبادئ الذكاء الاصطناعي على الشريحة ذاتها لاستعادة البيانات بطريقة أذكى وأقل استهلاكًا للطاقة”.
الأهداف المستقبلية
وقبل الحديث عن التوقعات المستقبلية، من المهم فهم الأثر المحتمل لهذا الابتكار على الصناعة.
- تطوير الجيل الثاني من الشرائح لتقديم تحسينات إضافية في كفاءة الطاقة.
- دعم التحول نحو مراكز بيانات أكثر استدامة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
- تقليل البصمة الكربونية الناتجة عن تدريب وتشغيل النماذج اللغوية الضخمة.
- دمج هذه التقنية في أنظمة الاتصال عالية السرعة المستخدمة في البنية التحتية السحابية.
- جذب استثمارات إضافية لتسريع تطوير الشريحة وإنتاجها على نطاق تجاري.
يمثل هذا الابتكار خطوة مهمة نحو ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة واستدامة. وبتقنيات كهذه، يمكن لمراكز البيانات تقليل الأعباء البيئية دون التضحية بالأداء.
