BLOG – Matrixberekeningen vormen het fundament van moderne ai-systemen, met name bij het trainen en implementeren van neurale netwerken. Terwijl traditionele digitale hardware zoals gpu’s en tpu’s aanzienlijke vooruitgang heeft geboekt in het versnellen van deze berekeningen, ontstaan er nieuwe technologieën die de prestaties naar ongekende hoogten kunnen stuwen. Processing-in-memory (pim) en analoge in-memory computing beloven een revolutie teweeg te brengen door matrixberekeningen direct in het geheugen uit te voeren, wat kan leiden tot snelheden die miljoenen malen hoger liggen dan die van menselijke neuronen.
Matrixberekeningen en hun beperkingen
In conventionele computingsystemen is er een constante uitwisseling van data tussen de processor en het geheugen. Deze databeweging veroorzaakt vertragingen en verhoogt het energieverbruik, vooral bij grootschalige ai -toepassingen waar enorme matrices moeten worden vermenigvuldigd en geanalyseerd. Hoewel digitale hardware krachtiger wordt, blijft deze architectuur een bottleneck vormen voor verdere versnelling en efficiëntie.
Pim: het rekenwerk naar het geheugen brengen
Pim-technologieën verleggen de grenzen door berekeningen direct in het geheugen uit te voeren. Dit vermindert de noodzaak van dataoverdracht en verhoogt de verwerkingssnelheid aanzienlijk. Voor ai-taken, waarbij grote datasets en complexe berekeningen betrokken zijn, biedt pim een efficiënte oplossing door latentie te verminderen en de doorvoersnelheid te verhogen.
Analoge In-memory computing (rom en ram)
Analoge in-memory computing gaat nog een stap verder door gebruik te maken van de fysieke eigenschappen van geheugencomponenten om berekeningen uit te voeren. In plaats van digitale bits te gebruiken, maken deze systemen gebruik van spannings- en stroomniveaus om matrixvermenigvuldigingen en andere operaties uit te voeren. Dit resulteert in een aanzienlijk lagere energieconsumptie en hogere verwerkingssnelheden.
Synergie tussen pim en analoge analoog rekenen
De combinatie van pim met analoge in-memory computing creëert een krachtige synergie. Door matrixberekeningen direct en analoog in het geheugen uit te voeren, kunnen ai-systemen een versnelling ervaren die miljoenen malen hoger is dan de snelheid van biologische neuronen. Dit is met name relevant voor toepassingen in edge computing en het internet of things, waar efficiëntie en snelheid cruciaal zijn.
Vergelijking met biologische neurale netwerken
Hoewel menselijke neuronen werken met frequenties tussen 5 en 200 Hz, kunnen geavanceerde ai-hardware en -architecturen opereren op snelheden in de gigahertz-range. De implementatie van pim en analoge technieken kan deze kloof verder vergroten, waardoor ai-systemen bepaalde taken miljoenen keren sneller kunnen uitvoeren dan het menselijk brein. Echter, het is belangrijk op te merken dat snelheid niet de enige factor is; de complexiteit en het aanpassingsvermogen van biologische neurale netwerken zijn nog steeds superieur in veel opzichten.
Uitdagingen en overwegingen
Ondanks de veelbelovende voordelen zijn er uitdagingen bij de implementatie van pim en analoge in-memory computing. Analoge systemen kunnen te maken krijgen met nauwkeurigheidsproblemen en ruis, wat de betrouwbaarheid kan beïnvloeden. Bovendien vereist de productie van dergelijke gespecialiseerde hardware aanzienlijke investeringen in onderzoek en ontwikkeling.
Toekomstperspectieven
Als deze technologische hindernissen worden overwonnen, kan de integratie van matrixberekeningen met pim en analoge in-memory computing de weg vrijmaken voor ai-systemen die zowel uiterst snel als energie-efficiënt zijn. Dit zou niet alleen de prestaties van bestaande toepassingen verbeteren, maar ook nieuwe mogelijkheden openen in gebieden zoals realtime-data-analyse, autonome systemen en geavanceerde wetenschappelijke simulaties.
Conclusie
De evolutie van ai-hardware wordt gedreven door de noodzaak om steeds complexere berekeningen sneller en efficiënter uit te voeren. Door matrixberekeningen te combineren met pim en analoge in-memory computing, kunnen we een nieuw tijdperk ingaan waarin ai-systemen taken uitvoeren met een snelheid en efficiëntie die voorheen ondenkbaar waren. Terwijl er nog uitdagingen overwonnen moeten worden, is het potentieel voor innovatie en vooruitgang in dit veld enorm.
Rob Koelmans is directeur bij MetaMicro Automatisering
Wat betreft de toekomst zou ik zeggen dat deze niet rooskleurig is voor Europa als ik overweeg dat we in de rangorde van ontwikkelingen ergens op plaats 6 of 7 staan als het om energiezuinige AI-ASICS gaat. In Europa is het namelijk een beetje stil als het om deze strategische chipmarkt gaat met eigenlijk alleen een Franse speler die met subsidie vanuit Brussel voor een Europese technologische onafhankelijkheid hierin moet zorgen. We willen graag geloven dat de Russen tweedehands AI-ASICS uit wasmachines gebruiken voor hun drones maar ze hebben niet alleen een eigen industrie maar ook een eigen alternatief voor GPS.
Dank voor je opinie Rob maar ik vrees dat de grootste uitdaging die overwonnen moeten politiek van aard is als ik kijk naar morele rem op innovatie en ontwikkeling van het (duale) potentieel met AI-ASICS. En hierdoor loopt niet alleen de US technologisch verder op ons vooruit maar ook China, Iran en Turkije om een paar landen te noemen die Rusland helpen omdat deze, net als China, de bodemschatten heeft die nodig zijn voor de productie van AI-ASICS. En Trump is dan ook helder in de belangen die de US heeft als het om Oekraïne gaat, de petrodollar wankelt namelijk al een tijdje door een verschuivende vraag in strategische goederen.