चिनी संशोधकांनी मेंदू-प्रेरित संगणनामध्ये एक मोठी प्रगती जाहीर केली आहे, विशिष्ट वैज्ञानिक वर्कलोडसाठी Nvidia च्या A100 ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट (GPU) पेक्षा 478 पट वेगाने जटिल मेंदूच्या संरचनांचे मॉडेलिंग करण्यास सक्षम असलेल्या विशेष चिपचे अनावरण केले आहे. विकासामुळे न्यूरोलॉजिकल डिसऑर्डर, मेंदू-संगणक इंटरफेस आणि वैयक्तिकृत वैद्यकीय उपचारांवरील संशोधनात लक्षणीय गती येऊ शकते.
ही चिप पेकिंग युनिव्हर्सिटी आणि चायनीज ॲकॅडमी ऑफ सायन्सेसच्या संशोधकांनी विकसित केली आहे आणि प्रतिष्ठित वैज्ञानिक जर्नलमध्ये त्याचे तपशीलवार वर्णन करण्यात आले आहे. विज्ञान. कामगिरीचे आकडे प्रभावी असताना, तज्ञांनी लक्षात ठेवा की द चिप डिझाइन केली आहे उच्च विशिष्ट हेतूसाठी आणि Nvidia मधील सामान्य-उद्देश AI चिप्स बदलण्याचा हेतू नाही.
या चिपला काय वेगळे बनवते?
पारंपारिक संगणक प्रणाली अशा डिझाइनचा वापर करतात जिथे मेमरी आणि प्रक्रिया युनिट वेगळे केले जातात. यामुळे विलंब होतो कारण डेटा सतत स्टोरेज आणि कॉम्प्युटिंग घटकांमध्ये फिरतो.
नवीन चायनीज चिप “इन-मेमरी कंप्युटिंग” आर्किटेक्चरचा अवलंब करते, ज्यामुळे गणना आणि स्टोरेज समान मेमरी ॲरेमध्ये होऊ शकते. हे नाटकीयरित्या डेटा हालचाली कमी करते, ऊर्जा वापर कमी करते आणि प्रक्रिया गती सुधारते. संशोधकांचे म्हणणे आहे की चिप जवळजवळ अर्ध्या सेकंदात मेंदूच्या पृष्ठभागाच्या जटिल संरचनांची पुनर्रचना करू शकते, हे कार्य पारंपारिक हार्डवेअरवर लक्षणीय जास्त वेळ घेईल.
ही चिप 40-नॅनोमीटर मेमरी उपकरणावर आधारित आहे जी एका कृत्रिम न्यूरल नेटवर्कसह एकत्रित केली आहे, ज्यामुळे मेंदूच्या गुंतागुंतीच्या संरचनांचे रिअल-टाइम मॉडेलिंग सक्षम होते.
संभाव्य वैद्यकीय अनुप्रयोग
संशोधकांचा विश्वास आहे की तंत्रज्ञानाचा आरोग्यसेवा आणि न्यूरोसायन्समध्ये विस्तृत अनुप्रयोग असू शकतो. सर्वात आशादायक शक्यतांपैकी एक म्हणजे “डिजिटल ब्रेन ट्विन्स” तयार करणे—व्यक्तीच्या मेंदूच्या आभासी प्रतिकृती ज्या डॉक्टरांना रोगांचा अभ्यास करण्यास, उपचारांचे अनुकरण करण्यास आणि शस्त्रक्रियेचे नियोजन सुधारण्यास मदत करू शकतात.
चिप अल्झायमर रोगासारख्या स्थितीचे निदान आणि उपचार करण्याच्या प्रगतीस समर्थन देऊ शकते, तसेच मेंदू-संगणक इंटरफेसचे कार्यप्रदर्शन वाढवते जे डिजिटल सिस्टीमसह तंत्रिका क्रियाकलाप जोडते.
थेट Nvidia स्पर्धक नाही
Nvidia च्या A100 GPU वर चिपच्या कार्यक्षमतेच्या फायद्यावर प्रकाश टाकणाऱ्या मथळे असूनही, तज्ञ थेट तुलना करण्यापासून सावधगिरी बाळगतात. चायनीज चिप ब्रेन-मॉडेलिंग कार्यांच्या संकुचित श्रेणीसाठी तयार केली गेली आहे, तर Nvidia GPUs AI, ग्राफिक्स आणि डेटा-सेंटर वर्कलोडच्या विस्तृत स्पेक्ट्रमसाठी डिझाइन केलेले आहेत.
नोंदवलेला 478-वेळा वेगाचा फायदा केवळ विशिष्ट न्यूरोसायन्स गणनेवर लागू होतो आणि सर्व AI अनुप्रयोगांमध्ये उत्कृष्ट कामगिरी दर्शवत नाही.
न्यूरोमॉर्फिक कॉम्प्युटिंगमध्ये एक पाऊल पुढे
मानवी मेंदूच्या कार्यक्षमतेची नक्कल करू पाहणारे क्षेत्र न्यूरोमॉर्फिक कंप्युटिंगमध्ये चीनच्या वाढत्या गुंतवणुकीवर हे यश अधोरेखित करते. राष्ट्रे पुढच्या पिढीचे AI हार्डवेअर विकसित करण्याच्या शर्यतीत आहेत, यासारख्या विशिष्ट चिप्स लक्ष्यित वैज्ञानिक आणि वैद्यकीय अनुप्रयोगांसाठी अपवादात्मक कामगिरी देऊन पारंपारिक GPU ला पूरक ठरू शकतात.
व्यावसायिक उपयोजन अद्याप अनेक वर्षे दूर असले तरी, कार्य-विशिष्ट हार्डवेअर कार्यप्रदर्शन स्तर कसे अनलॉक करू शकतात हे यश दाखवते जे पारंपारिक संगणन आर्किटेक्चर जुळण्यासाठी संघर्ष करतात.
Comments are closed.