人工智能非常耗能新硬件可能會抑制其胃口

為了解決難題或玩游戲，人工智能可能需要在數千臺計算機上運行的軟件。那可能是三個核電廠在一小時內產生的能量。一組工程師創建了可以使用當前在軟件平臺上運行的AI來學習技能的硬件。在硬件和軟件之間共享智能功能將抵消在更高級的應用程序(如自動駕駛汽車或發現)中使用AI所需的能量。

材料學教授Shriram Ramanathan表示：“軟件正在承擔AI中的大多數挑戰。如果您除了將軟件中發生的事情整合到電路組件中，還可以將智能整合到電路組件中，那么您可以做的事情如今根本無法完成。”普渡大學的工程學。

AI硬件開發仍處于早期研究階段。研究人員已經在潛在的硬件中演示了AI，但尚未解決AI的巨大能源需求。

Ramanathan說，隨著AI滲透到日常生活中的更多部分，對具有大量能源需求的軟件的嚴重依賴已無法持續。如果硬件和軟件可以共享智能功能，那么在給定的能量輸入下，一塊硅片可能能夠實現更多目標。

Ramanathan的團隊率先在室溫下的一種潛在硬件中演示了人造的“樹狀”內存。過去，研究人員只能在對于電子設備而言太低的溫度下在硬件中觀察到這種存儲器。

這項研究的結果發表在《自然通訊》雜志 上。

Ramanathan團隊開發的硬件由所謂的量子材料制成。這些材料因具有無法由經典物理學解釋的特性而聞名。Ramanathan的實驗室一直在努力更好地理解這些材料以及如何將其用于解決電子學中的問題。

軟件使用樹狀內存將信息組織到各種“分支”中，從而在學習新技能或任務時更易于檢索該信息。