Naukowcy znaleźli znacznie oszczędniejszy sposób przełączania pamięci
Za badaniem stoją Mohammad H. Badarneh, PeiYu Cai oraz Elton J.G. Santos z Uniwersytetu w Edynburgu. Wyniki ich pracy opublikowano w czasopiśmie „Advanced Materials”. Zespół wykorzystał teorię sterowania optymalnego, czyli Optimal Control Theory (OCT), aby znaleźć możliwie najbardziej energooszczędny sposób zmiany magnetyzacji materiału, odpowiadającej za zapis informacji.
Zamiast przełączać stan za pomocą tradycyjnego impulsu pola magnetycznego, algorytm dobiera jego przebieg w czasie tak, aby osiągnąć ten sam rezultat przy znacznie mniejszym nakładzie energii.
Według przeprowadzonych symulacji zoptymalizowane impulsy mogą przełączać magnetyzację w czasie liczonym w pikosekundach, a ich amplituda może być ponad dziesięciokrotnie mniejsza niż przy konwencjonalnych metodach. W badaniu uzyskano również zużycie energii nawet o dwa rzędy wielkości niższe względem tradycyjnych protokołów wykorzystujących pole magnetyczne. W określonych warunkach obliczenia wskazują na możliwość zejścia do poziomu femtodżuli.
Szersze porównania przedstawione przez Uniwersytet w Edynburgu wskazują, że potencjalne oszczędności względem rozwiązań takich jak DRAM, STT-MRAM czy SOT-MRAM mogą sięgać kilku rzędów wielkości. Na razie trzeba jednak podkreślić jedno, mówimy o symulacjach, a nie o gotowych modułach pamięci działających w komputerze lub centrum danych.
Energooszczędna pamięć zbliża się do granicy Landauera
Najciekawszym elementem pracy jest porównanie wyników z granicą Landauera. To fundamentalna granica termodynamiczna określająca minimalną ilość ciepła, jaka musi zostać wydzielona przy nieodwracalnym wymazaniu jednego bitu informacji. Dla klasycznego bitu wynosi ona kBT ln 2, gdzie T oznacza temperaturę.
Warto to doprecyzować, ponieważ granica Landauera bywa przedstawiana jako minimalna energia potrzebna do wykonania dowolnej operacji komputerowej. W rzeczywistości jej klasyczne sformułowanie dotyczy przede wszystkim nieodwracalnego kasowania informacji.
Badacze twierdzą, że ich metoda pozwala przyszłym rozwiązaniom magnetycznym znacznie zbliżyć się do tej fizycznej granicy. To jednak nadal wynik teoretyczny, który będzie wymagał potwierdzenia w rzeczywistym urządzeniu.
Nie tylko pamięć magnetyczna może na tym skorzystać
OCT opracowano w tym przypadku z myślą o odpowiednio ukształtowanych impulsach pola magnetycznego, ale według Eltona Santosa sama matematyczna metoda jest znacznie bardziej uniwersalna.
Badacze zakładają, że podobną optymalizację można zastosować także do impulsów prądu oraz ultrakrótkich impulsów laserowych wykorzystywanych w eksperymentalnych technologiach przechowywania informacji.
Nie oznacza to więc, że zwykła kość DDR5 w komputerze nagle zacznie pobierać ułamek dotychczasowej energii. Znaczenie badania jest szersze, pokazuje ono sposób na projektowanie przyszłych technologii pamięci tak, by sam proces zapisu informacji wymagał możliwie niewiele energii.
Dla graczy najważniejszy jest jeden szczegół
Branża AI coraz mocniej wpływa nie tylko na rynek kart graficznych, ale także na pamięć. Rosnący popyt centrów danych jest jednym z czynników zwiększających zapotrzebowanie na DRAM i HBM, co odbija się również na rynku konsumenckim. Niedawno pisaliśmy o tym, że ceny pamięci DDR5 wzrosły w niektórych przypadkach niemal pięciokrotnie.
Jednocześnie firmy próbują ograniczać wymagania sprzętowe samych modeli. Dobrym przykładem jest TurboQuant opracowany przez Google, którego celem jest redukcja zapotrzebowania AI na pamięć.
Połączenie bardziej efektywnych algorytmów z energooszczędną pamięcią komputerową brzmi więc niezwykle atrakcyjnie dla centrów danych. Nie należy jednak oczekiwać, że odkrycie z Edynburga szybko przełoży się na tańszy RAM czy niższy pobór energii domowego peceta.
Najpierw teoria musi przejść z symulacji do rzeczywistych układów. Jeżeli to się uda, oszczędzanie energii może zacząć się nie tylko na poziomie procesora czy GPU, ale już podczas jednej z najbardziej podstawowych operacji wykonywanych przez komputer, zapisywania informacji.
Komentarze
Jeszcze nie ma komentarzy.