Istraživači sa Univerziteta u Minesoti razvili su prototip čipa nazvan “computational random-access memory” (CRAM) koji bi mogao smanjiti energetske potrebe za AI aplikacije za čak 1,000 puta u odnosu na trenutne metode. CRAM tehnologija može direktno obavljati proračune unutar memorije koristeći spintroničke uređaje poznate kao magnetski tunelski spojevi (MTJ). Ovi uređaji iskorišćavaju spin elektrona umesto električnih naboja za skladištenje podataka, čime se postiže veća energetska efikasnost.
Tradicionalna računarska arhitektura von Neumann modela zahteva stalno premeštanje podataka između procesora i memorije, što troši mnogo energije. CRAM tehnologija eliminiše te energetski intenzivne transfere, omogućavajući proračune na bilo kojoj lokaciji unutar memorijskog array-a.
Ovo bi moglo biti ključno za smanjenje energetskih potreba AI sistema čija potrošnja električne energije rapidno raste. Međunarodna agencija za energiju predviđa da bi globalna potrošnja za trening AI sistema i aplikacija mogla više nego udvostručiti do 2026. godine.
Iako još uvek postoje izazovi oko skalabilnosti, proizvodnje i integracije sa postojećom silikon tehnologijom, istraživači planiraju demonstracije u saradnji sa vodećim kompanijama u polju poluprovodnika kako bi CRAM tehnologija postala komercijalna realnost.
