एआई को ऊर्जा कुशल बनाने का उपकरण तैयार
कृत्रिम बुद्धिमत्ता को और बेहतर बनाने की विधि विकसित
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धीमी गति के रास्ते को खत्म करता है
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ऊर्जा की खपत हजार गुणा कम होगी
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इस विधि का नाम क्रैम रखा गया है
राष्ट्रीय खबर
रांचीः कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग दिनोंदिन बढ़ता जा रहा है। वर्तमान विधि की खामी यह है कि यह अत्यधिक ऊर्जा की खपत करता है। अब शोधकर्ताओं ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अधिक ऊर्जा कुशल बनाने के लिए अत्याधुनिक उपकरण विकसित किया है।
मिनेसोटा ट्विन सिटीज विश्वविद्यालय के इंजीनियरिंग शोधकर्ताओं ने एक अत्याधुनिक हार्डवेयर उपकरण का प्रदर्शन किया है जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों के लिए ऊर्जा की खपत को कम से कम 1,000 गुना कम कर सकता है।
शोधकर्ताओं के पास उपकरण में उपयोग की जाने वाली तकनीक पर कई पेटेंट हैं। ए आई अनुप्रयोगों की बढ़ती मांग के साथ, शोधकर्ता अधिक ऊर्जा कुशल प्रक्रिया बनाने के तरीकों की तलाश कर रहे हैं, जबकि प्रदर्शन उच्च और लागत कम रखते हैं।
आम तौर पर, मशीन या कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रक्रियाएँ तर्क (जहाँ सूचना को सिस्टम के भीतर संसाधित किया जाता है) और मेमोरी (जहाँ डेटा संग्रहीत किया जाता है) दोनों के बीच डेटा स्थानांतरित करती हैं, जिससे बड़ी मात्रा में बिजली और ऊर्जा की खपत होती है।
मिनेसोटा कॉलेज ऑफ़ साइंस एंड इंजीनियरिंग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नया मॉडल प्रदर्शित किया जहाँ डेटा कभी भी मेमोरी से बाहर नहीं जाता है, जिसे कम्प्यूटेशनल रैंडम-एक्सेस मेमोरी (क्रैम) कहा जाता है। पेपर के पहले लेखक यांग लव ने कहा, यह कार्य क्रैम का पहला प्रायोगिक प्रदर्शन है, जहाँ डेटा को पूरी तरह से मेमोरी एरे के भीतर संसाधित किया जा सकता है, बिना ग्रिड को छोड़े जहाँ कंप्यूटर जानकारी संग्रहीत करता है।
अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी ने मार्च 2024 में वैश्विक ऊर्जा उपयोग पूर्वानुमान जारी किया, जिसमें पूर्वानुमान लगाया गया कि ए आई के लिए ऊर्जा की खपत 2022 में 460 टेरावाट-घंटे से दोगुनी होकर 2026 में 1,000 टेरावाट प्रति घंटा हो जाने की संभावना है। यह जापान के पूरे देश की बिजली खपत के लगभग बराबर है। क्रैम-आधारित मशीन लर्निंग इंफरेंस एक्सेलेरेटर से 1,000 के क्रम में सुधार प्राप्त करने का अनुमान है। एक अन्य उदाहरण ने पारंपरिक तरीकों की तुलना में 2,500 और 1,700 गुना ऊर्जा बचत दिखाई। इस शोध को बनाने में दो दशक से भी ज़्यादा का समय लगा है।
2003 से छात्रों के एक विकसित समूह और मिनेसोटा विश्वविद्यालय में निर्मित एक वास्तविक अंतःविषय संकाय टीम के साथ – भौतिकी, सामग्री विज्ञान और इंजीनियरिंग, कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग से लेकर मॉडलिंग और बेंचमार्किंग, और हार्डवेयर निर्माण तक – हम सकारात्मक परिणाम प्राप्त करने में सक्षम थे और अब हमने प्रदर्शित किया है कि इस तरह की तकनीक व्यवहार्य है और प्रौद्योगिकी में शामिल किए जाने के लिए तैयार है, वांग ने कहा।
एक अत्यंत ऊर्जा-कुशल डिजिटल आधारित इन-मेमोरी कंप्यूटिंग सब्सट्रेट के रूप में, क्रैम बहुत लचीला है, जिसमें मेमोरी एरे में किसी भी स्थान पर गणना की जा सकती है। तदनुसार, हम क्रैम को ए आई एल्गोरिदम के विविध सेट की प्रदर्शन आवश्यकताओं से सर्वोत्तम रूप से मेल खाने के लिए फिर से कॉन्फ़िगर कर सकते हैं, कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर के विशेषज्ञ, पेपर के सह-लेखक और मिनेसोटा विश्वविद्यालय में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग में एसोसिएट प्रोफेसर उल्या करपुज़कू ने कहा।
यह आज के ए आई सिस्टम के लिए पारंपरिक बिल्डिंग ब्लॉक्स की तुलना में अधिक ऊर्जा-कुशल है। क्रैम मेमोरी सेल के भीतर सीधे गणना करता है, सरणी संरचना का कुशलतापूर्वक उपयोग करता है, जो धीमी और ऊर्जा-गहन डेटा ट्रांसफर की आवश्यकता को समाप्त करता है, करपुज़कू ने समझाया।
यह शोध वांग और उनके सहयोगियों के मैग्नेटिक टनल जंक्शन उपकरणों पर किए गए अभूतपूर्व, पेटेंट शोध पर आधारित एक सुसंगत और दीर्घकालिक प्रयास का हिस्सा है, जो नैनोस्ट्रक्चर्ड डिवाइस हैं जिनका उपयोग हार्ड ड्राइव, सेंसर और अन्य माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक्स सिस्टम को बेहतर बनाने के लिए किया जाता है, जिसमें मैग्नेटिक रैंडम एक्सेस मेमोरी (एमरैम) शामिल है, जिसका उपयोग माइक्रोकंट्रोलर और स्मार्ट घड़ियों जैसे एम्बेडेड सिस्टम में किया गया है।