رين إيه آي: رقاقات تماثلية تحاكي الدماغ لتوفير الطاقة

يستهلك الذكاء الاصطناعي كميات هائلة من الكهرباء. تقترح شركة Rain AI تغييرًا جذريًا في النموذج باستخدام وحدات المعالجة العصبية (NPU) الخاصة بها والتي تعتمد على الحوسبة التناظرية المستوحاة من الدماغ. بدلاً من نقل البيانات بين الذاكرة والمعالج، تقوم بإجراء الحساب مباشرة في الذاكرة، وهو نهج يُعرف باسم الحوسبة داخل الذاكرة الذي يعد بكفاءة طاقة جذرية لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

الحوسبة في الذاكرة: كيف تعمل هذه البنية التناظرية 🧠

تستغل رقائق Rain AI القوانين الفيزيائية لإجراء عمليات المصفوفات، جوهر الشبكات العصبية، دون فصل التخزين عن الحوسبة. تقوم الميمريستورات والمكونات التناظرية الأخرى بتخزين الأوزان التشابكية وتنفيذ عمليات الضرب في نفس الموقع. هذا يلغي عنق الزجاجة لفون نيومان ويقلل استهلاك الطاقة بعدة مراتب مقارنة بوحدات معالجة الرسومات الرقمية، على الرغم من أن دقتها الرقمية أقل.

الدماغ التناظري: مثالي لعدم تذكر أين تركت مفاتيحك 😅

بالطبع، تقليد الدماغ له عيوبه. إذا أخطأت وحدة معالجة الرسومات الحالية في حساب بكسل، فهذا خطأ. إذا أخطأت شريحة تناظرية من Rain AI، فقد تخلط بين قطة ومحمصة خبز. لكن مهلاً، بالنسبة لمهام مثل التعرف على الأنماط أو معالجة الإشارات، فإن نقص الدقة هو ميزة وليس عيبًا. على الأقل لن تعاني من أزمات وجودية مثلنا.