Oversikt
En ny hjerneinspirert databrikke fra Cambridge kan kutte AI-ens strømbruk med opptil 70 prosent. Materialet er en modifisert variant av hafniumoksid som etterligner hjernens nevroner.
Forskere ledet av University of Cambridge har utviklet en hjerneinspirert databrikke som kan redusere energibruken i AI-maskinvare kraftig. Kjernen er et materiale som lagrer og prosesserer informasjon på samme sted, slik nevronene i hjernen gjør. Det bryter med måten dagens brikker jobber på.
Problemet: Dataene flyttes hele tiden
Moderne AI kjører på tradisjonelle brikker der data hele tiden skyfles frem og tilbake mellom minne og prosessor. Den transporten koster strøm, og regningen vokser i takt med at AI tas i bruk overalt. Det er dette flaskehalsproblemet den nye brikken angriper. Ved å la lagring og regnekraft skje i samme komponent slipper man en stor del av den dyre dataflyttingen.
Hafniumoksid med en vri
Løsningen er en minnekomponent kalt en memristor, laget av en modifisert form for hafniumoksid. Ved å tilsette strontium og titan og bruke en totrinns vekstprosess, skapte forskerne små elektroniske porter, såkalte p-n-overganger, i grenseflatene mellom lagene.
Istedenfor at brikken bytter tilstand ved at ørsmå tråder dannes og brytes, endrer den motstanden ved å justere en energibarriere i disse grenseflatene. Det gir en jevnere og mer pålitelig veksling, og derfor faller energibruken drastisk.
Hvorfor dette betyr noe
Strømforbruket til AI har gått fra å være en teknisk fotnote til å bli et samfunnsspørsmål. Datasentre som trener og kjører store modeller, sluker enorme mengder kraft, og veksten viser ingen tegn til å bremse. For et land som Norge, der billig kraft har vært et argument for å bygge datasentre her, er en effektivisering av selve maskinvaren på 70 prosent en potensielt stor sak. Mindre strøm per beregning betyr lavere kostnad og lavere klimaavtrykk.
Foreløpig er dette på tegnebrettet. Resultatene er publisert i det fagfellevurderte tidsskriftet Science Advances, og veien fra et lovende materiale i et laboratorium til brikker i faktiske datasentre er lang og full av fallgruver. Mange lovende memristor-materialer har strandet før masseproduksjon.
Men skal AI fortsette å vokse uten å knekke strømnettet, må energiforbruket ned. En hjerneinspirert databrikke som etterligner naturens mest strømgjerrige regnemaskin, er ikke det dummeste stedet å lete.
