Công nghệ CRAM đột phá loại bỏ mô hình von Neumann, giúp AI tiết kiệm năng lượng gấp 1,000 lần
Nghiên cứu CRAM của ĐH Minnesota giảm năng lượng AI tới 1,000 lần bằng công nghệ spintronic, không theo mô hình von Neumann.
Nhóm nghiên cứu tại Đại học Minnesota đã phát triển một nguyên mẫu chip CRAM (computational random-access memory) mới có thể giảm nhu cầu năng lượng cho các ứng dụng AI tới 1,000 lần so với các phương pháp hiện tại. Trong một mô phỏng, công nghệ CRAM thậm chí còn cho thấy khả năng tiết kiệm năng lượng đáng kinh ngạc lên đến 2,500 lần.
CRAM loại bỏ mô hình von Neumann truyền thống bằng cách thực hiện tính toán ngay bên trong bộ nhớ bằng thiết bị spintronic gọi là các khớp nối từ tính (MTJ). Thay vì dựa vào các điện tích để lưu trữ dữ liệu, thiết bị spintronic tận dụng chuyển động của electron, cung cấp một giải pháp thay thế hiệu quả hơn so với các chip transistor truyền thống.
Giới khoa học dự đoán tới năm 2026, tiêu thụ điện toàn cầu cho việc đào tạo và ứng dụng AI sẽ tăng gấp đôi từ 460 terawatt-giờ năm 2022 lên hơn 1,000 terawatt-giờ. Mặc dù vậy, nhóm nghiên cứu vẫn phải đối mặt với các thách thức về quy mô, sản xuất và tích hợp với silicon hiện có.