❇️Современные приложения на базе ИИ, как правило, требуют высоких вычислительных мощностей. 📍Из-за этого они обрабатывают данные не на самих девайсах, а отправляют их на мощные облачные сервера. В ряде случаев эффективнее выполнять обработку в реальном времени, прямо на устройстве, а не в облаке. 📍Этот подход называется граничными вычислениями. Команда из Стэнфорда представила NeuRRAM — микрочип, который позволит запускать продвинутые ИИ-программы прямо на устройствах. NeuRRAM устраняет процесс, который потребляет значительный объем энергии, — передачу данных между вычислительным модулем чипа (где происходит обработка) и модулем памяти (где хранятся данные). 🗣️«Проблема перемещения данных аналогична тому, чтобы тратить на поездки в офис по восемь часов ради двухчасового рабочего дня», — рассказал ведущий исследователь Вейер Ван. 📍NeuRRAM переносит ИИ-обработку из специального модуля в саму память благодаря новой технологии под названием резистивная память с произвольным доступом (resistive random-access memory, RRAM). 📍Этот тип архитектуры чипов называется Compute-in-Memory или CIM. Раньше он помогал повысить энергоэффективность микрочипов, но часто это шло в ущерб вычислительной мощности, универсальности и точности. Команда из Стэнфорда преодолела эти ограничения, внедрив инновации в дизайн, схемы и другие особенности чипа. 📍NeuRRAM работает в два раза эффективнее лучших CIM-девайсов, поддерживает различные ИИ-приложения, а также не уступает в точности традиционным чипам в таких задачах, как распознавание символов и классификация изображений. @fintechipoteka