Haber Detayı
Işıkla çalışan bilgisayarlar yapay zekânın enerji sorununu çözebilir mi?
Penn State’te geliştirilen “sonsuz ayna” prototipi, yapay zekânın artan enerji tüketimine radikal bir çözüm sunuyor. Işıkla çalışan bilgisayarlar, veri merkezlerinin geleceğini değiştirebilir.
Işıkla çalışan bilgisayarlar, yapay zekânın hızla büyüyen enerji ihtiyacına çözüm olabilir mi?
Penn State University araştırmacıları bu soruya yanıt arayan dikkat çekici bir prototip geliştirdi.
Ekip, optik bilişimin yapay zekâ sistemlerinde güç tüketimini nasıl düşürebileceğini ortaya koyan çalışmasını Science Advances dergisinde yayımladı.
Çalışmanın yazarlarından mühendislik profesörü Xingjie Ni, bunun yapay zekâ sektörüne yönelik güçlü bir kavram kanıtı olduğunu belirtiyor.Yapay zekâyı çalıştırmanın bedeliYapay zekâ hem iş dünyasında hem de günlük yaşamda hızla yaygınlaşıyor.
Ancak bu yükselişin ciddi bir enerji maliyeti var.
ChatGPT gibi sistemleri çalıştırmak için büyük ölçekte işlem gücü gerekiyor ve bu da veri merkezlerinin elektrik tüketimini artırıyor.
Uluslararası Enerji Ajansı’na göre veri merkezleri 2024’te küresel enerji tüketiminin yaklaşık yüzde 1,5’ini oluşturdu.
Son beş yılda tüketim her yıl ortalama yüzde 12 arttı ve 2030’a kadar iki katına çıkabileceği tahmin ediliyor.
Artan elektrik talebi, yerel şebekeler üzerinde baskı oluşturabiliyor ve maliyetlere doğrudan yansıyabiliyor.
Bu nedenle yapay zekânın güç ihtiyacını azaltabilecek alternatif hesaplama yöntemleri giderek daha fazla önem kazanıyor.Işık hızında hesaplamaOptik bilgisayarlar, hesaplama için elektrik yerine ışık kullanıyor.
Kavram olarak 1960’lara uzanan bu yaklaşımın kökeni daha eski optik bilgi işleme çalışmalarına dayanıyor.
Gerçek anlamda optik bilgisayarlar hâlâ araştırma laboratuvarlarında geliştiriliyor.
Buna karşılık ışık darbeleriyle veri iletimi sağlayan optik veri aktarımı, bugün bazı büyük veri merkezlerinde ve yerden uçağa iletişim sistemlerinde kullanılıyor.Yapay zekâ alanında ise optik bilişim henüz gelişmekte olan bir araştırma sahası.
En büyük teknik zorluk, yapay sinir ağlarının ihtiyaç duyduğu doğrusal olmayan fonksiyonları üretmek.
Işık doğal olarak düz bir çizgide ilerliyor.
Oysa veri işleyebilen sistemler doğrusal olmayan giriş-çıkış ilişkileri gerektiriyor.
Bu özellik çoğu zaman yüksek güçlü lazerler veya üretimi zor özel malzemelerle sağlanabiliyor.
Ni’ye göre bu durum karmaşıklığı artırırken enerji verimliliği avantajını zayıflatabiliyor.
Ekip, geliştirdikleri yöntemin bu gereksinimleri ortadan kaldırırken dijital ağlarla benzer performans sunduğunu belirtiyor.“Sonsuz ayna” ile doğrusal olmayan hesaplamaPenn State araştırmacılarının çözümü “sonsuz ayna” adı verilen bir düzenek.
Prototipte küçük optik elemanlar bir döngü içinde konumlandırılıyor ve veriler doğrudan ışık hüzmelerine kodlanıyor.
Işık sistem içinde tekrar tekrar dolaşırken zamanla doğrusal olmayan bir ilişki oluşuyor.
Ortaya çıkan ışık desenleri mikroskobik bir kamera ile yakalanıyor.
Ni, iyi tasarlanmış bir optik yapının güçlü doğrusal olmayan malzemeler veya yüksek güçlü lazerler olmadan da yapay zekânın ihtiyaç duyduğu davranışı üretebileceğini söylüyor.
Bu yaklaşım donanımın basit, hızlı ve düşük güç tüketimli kalmasını sağlıyor.Laboratuvardan veri merkezine uzanan yolOptik bilgisayarların yapay zekâ sistemlerinde yaygın kullanımına henüz birkaç yıl var.
Ni, endüstriye yönelik bir prototip ve ilk gösterimler için iki ila beş yıllık bir takvim öngörüyor.
Yatırım miktarı ve hedef uygulama alanı bu sürede belirleyici olacak.Konu bilişim dünyasında yakından izleniyor.
Microsoft Research bünyesinde görev yapan Francesca Parmigiani, optik çiplerin gelecekte geleneksel GPU’larla birlikte çalışabileceğini belirtiyor.
Ona göre optik bilişim, çok daha fazla işlemi paralel şekilde ve daha yüksek hızlarda gerçekleştirme potansiyeline sahip.
Bu durum enerji verimliliğinde önemli artışlar ve gecikme sürelerinde düşüş sağlayabilir.Kısa vadede geleneksel elektronik sistemlerin tamamen yerini alması beklenmüyor.
Ancak hibrit bir modelde, genel amaçlı işlemleri ve belleği elektronikler yönetirken; zaman ve enerji maliyeti yüksek belirli hesaplamalar optik bileşenlerle hızlandırılabilir.
Bu senaryo, yapay zekânın artan enerji talebine karşı güçlü bir alternatif sunabilir.Haber görseli: Jeff Xu / Penn State
