Processador neuromrfico de alta eficincia far IA desplugado da internet

Informtica

Redação do Site Inovação Tecnológica – 22/08/2022

NeuRRAM

Uma equipe internacional apresentou um novo chip neuromrfico – que imita o crebro – que roda as computaes diretamente na memria e foi projetado e otimizado para aplicaes de inteligncia artificial.

E essa “inteligncia artificial em hardware” faz tudo isso usando uma frao da energia consumida pelas plataformas de computao de IA de uso geral.

Batizado de NeuRRAM, o processador neuromrfico viabiliza o uso da IA em uma ampla variedade de dispositivos de uso final, desconectados da nuvem, rodando tarefas cognitivas sofisticadas em qualquer lugar e a qualquer momento, sem depender de uma conexo de rede com um servidor centralizado.

Atualmente, a computao de IA exige grande poder computacional e consome muita energia. Isso coloca em destaque as deficincias da arquitetura computacional atual, em que os dados precisam viajar constantemente entre a memria e o processador.

” o equivalente a fazer uma viagem de oito horas para um dia de trabalho de duas horas,” comparou Weier Wan, da Universidade da Califrnia de San Diego.

Resolver esse gargalo abre caminho para aplicaes de inteligncia artificial desplugada que vo de tradutores em tempo real e veculos sem motorista a robs espaciais.

Computao na memria

Para resolver o problema do trfego excessivos dos dados, os pesquisadores usaram o que conhecido como ““memria de acesso aleatrio resistiva” (RRAM), um tipo de memria no voltil que permite a computao diretamente na memria, em vez de em unidades de computao separadas – as RRAMs podem ser consideradas como um tipo de memoristor.

A computao com chips RRAMs no exatamente uma novidade, mas ela geralmente leva a uma diminuio na preciso dos clculos e falta de flexibilidade na arquitetura do chip, que precisa ser reprojetado para diferentes aplicaes.

“A sabedoria convencional que a maior eficincia da computao na memria se d s custas da versatilidade, mas nosso chip NeuRRAM obtm eficincia sem sacrificar a versatilidade,” disse Wan.

Segundo a equipe, os ganhos obtidos com o NeuRRAM foram obtidos mediante uma metodologia cuidadosamente elaborada para fazer uma “co-otimizao” de vrios nveis nas camadas de abstrao de hardware e de software, desde o projeto do chip at sua configurao para executar as tarefas de IA. Alm disso, a equipe se certificou de considerar vrias restries, que vo desde a fsica do componente de memria at os circuitos e a arquitetura de rede.

“Este chip agora nos fornece uma plataforma para resolver esses problemas desde o empilhamento dos componentes at os algoritmos,” disse Siddharth Joshi, da Universidade de Notre Dame.

Eficincia energtica e computacional

A eficincia energtica do chip foi avaliada por uma mtrica conhecida como “produto de atraso de energia” (PAE) que combina a quantidade de energia consumida para cada operao com a quantidade de vezes que leva para concluir a operao – quanto menor o indicador, melhor. O processador NeuRRAM atinge PAEs de 1,6 a 2,3 vezes menores, e densidade computacional de 7 a 13 vezes maiores, do que os processadores de ltima gerao.

Ao rodar programas tpicos de inteligncia artificial, ele alcanou 99% de preciso em uma tarefa de reconhecimento de dgitos manuscritos; 85,7% em uma tarefa de classificao de imagens; e 84,7% em uma tarefa de reconhecimento de comando de fala. Alm disso, o processador tambm obteve uma reduo de 70% no erro de reconstruo das imagens em uma tarefa de recuperao de imagem. Esses resultados so comparveis aos processadores digitais atuais que realizam computao com a mesma preciso de bits, mas com economias drsticas de energia.

Os prximos passos incluem otimizar a arquitetura e os circuitos e dimensionar o projeto para ns de tecnologia mais avanada. Os pesquisadores tambm planejam abordar outras aplicaes, como as redes neurais de pico.

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