CRAM เทคโนโลยีใหม่ที่ลดการใช้พลังงานในการประมวลผล AI ให้น้อยลงถึง 1,000 เท่า

ปัญญาประดิษฐ์แบบสร้างสรรค์ (Generative AI) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ทรัพยากรในการทำงานสูงมาก แม้ว่ามันจะถูกนำมาใช้ประโยชน์ในด้านต่าง ๆ ได้มากมาย เช่น การแพทย์, การศึกษา และการคำนวณแต่ความต้องการพลังงานของมันก็สูงจนน่าตกใจ จากรายงานล่าสุดระบุว่า การใช้พลังงานไฟฟ้าของบริษัท Microsoft และ Google สูงกว่าการใช้พลังงานของประเทศต่าง ๆ มากกว่า 100 ประเทศเลยทีเดียว

ภาพจาก : https://x.com/curious_founder/status/1811419282221506614/photo/1

ความต้องการพลังงานที่สูงเป็นอุปสรรคต่อการพัฒนาประสิทธิภาพของ AI  แม้แต่ อีลอน มัสก์ (Elon Musk) มหาเศรษฐีชื่อดังก็ได้กล่าวเชิงว่า เราอาจไม่มีพลังงานไฟฟ้าเพียงพอที่จะพัฒนาเทคโนโลยี AI ได้ภายในปี ค.ศ. 2025 (พ.ศ.2568) 

ซึ่งก็ไม่ใช่เรื่องเกินจริง เมื่อเราพิจารณาจากการที่ แซม อัลท์แมน (Sam Altman) ซีอีโอของ OpenAI ก็ยังแสดงความสนใจในการสำรวจพลังงานนิวเคลียร์ฟิวชั่น เพื่อเป็นแหล่งพลังงานทางเลือกสำหรับ AI ของบริษัท ในขณะที่ Microsoft ได้ร่วมมือกับ Helion เพื่อเริ่มผลิตพลังงานนิวเคลียร์สำหรับการพัฒนา AI ในปี ค.ศ. 2028 (พ.ศ.2571)

แต่ในงานวิจัยที่ตีพิมพ์ใน Nature อาจเป็นข่าวดีที่จะช่วยให้ Microsoft รวมถึงบริษัทอื่น ๆ สามารถพัฒนา AI ได้ง่ายมากขึ้น นักวิจัยได้พัฒนาชิปต้นแบบใหม่ที่เรียกว่า Computational Random-Access Memory (CRAM) ซึ่งสามารถลดความต้องการพลังงานของ AI ลงได้มากกว่า 1,000 เท่า และหนึ่งในแบบจำลองการทำงานแสดงให้เห็นว่าอาจสามารถลดอัตราการใช้พลังงานได้มากสูงสุดถึง 2,500 เท่า 

อย่างที่เราทราบกันดี กระบวนการ AI แบบดั้งเดิมจะถ่ายโอนข้อมูลระหว่างตรรกะ (Logic) และหน่วยความจำซึ่งส่งผลให้เกิดการใช้พลังงานสูง อย่างไรก็ตามวิธีการ CRAM จะใช้การหมุนของอิเล็กตรอนเพื่อเก็บข้อมูลไว้ภายในหน่วยความจำ เปรียบเทียบกับวิธีการแบบดั้งเดิมที่ใช้ประจุไฟฟ้า CRAM จะช่วยลดความต้องการพลังงานของ AI ได้อย่างมาก นอกจากนี้ยังมีข้อดีคือมีความเร็วสูง, ใช้พลังงานต่ำ และเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม

ภาพจาก : https://www.nature.com/articles/s44335-024-00003-3

อุลยา คาร์ปุซคู (Ulya Karpuzcu) ผู้ร่วมวิจัยกล่าวเพิ่มเติมว่า CRAM เป็นเทคโนโลยีที่ประหยัดพลังงานสูง สามารถคำนวณข้อมูลได้ทุกจุดภายในหน่วยความจำ ทำให้สามารถปรับแต่งการทำงานได้ตามความเหมาะสมกับรูปแบบการทำงานของ AI ต่าง ๆ หมายความว่า CRAM สามารถปรับเปลี่ยนการทำงานได้อย่างยืดหยุ่นเพื่อให้เหมาะสมกับงาน AI ที่หลากหลาย

แม้ว่านักวิจัยยังไม่ได้กำหนดว่าจะสามารถผลักดันโมเดลนี้ไปใช้จริงได้ไกลแค่ไหน แต่เทคโนโลยี CRAM นับเป็นความหวังใหม่ในการแก้ไขปัญหาการใช้พลังงานของ AI หากเทคโนโลยีนี้ได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เราอาจได้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการ AI และเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องในอนาคตอันใกล้