인공 지능은 우리가 매일 사용하는 도구와 서비스를 강화하면서 우리의 생활 방식을 변화시켰습니다. 챗봇부터 스마트 기기까지 이러한 발전의 대부분은 디지털 AI에서 비롯됩니다. 엄청난 양의 데이터를 처리하여 인상적인 결과를 제공하는 믿을 수 없을 정도로 강력합니다. 그러나 이 전력에는 에너지 사용이라는 상당한 비용이 발생합니다. 디지털 AI는 막대한 컴퓨팅 성능을 요구하며 상당한 에너지를 소비하고 열을 발생시킵니다. AI 시스템이 성장함에 따라 이러한 에너지 부담은 무시하기가 더 어려워집니다.
아날로그 AI가 답이 될 수도 있습니다. 지속적인 신호를 활용하여 보다 효율적이고 지속 가능한 발전을 약속합니다. 이렇게 점점 커지는 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 살펴보겠습니다.
디지털 AI의 에너지 문제
챗봇과 상호 작용하거나 추천 기반 재생 목록을 스트리밍할 때마다 어딘가에 컴퓨터가 데이터를 처리하고 있습니다. 디지털 AI 시스템의 경우 이는 수십억 또는 심지어 수조 개의 숫자를 처리하는 것을 의미합니다. 이러한 시스템은 데이터를 표현하고 조작하기 위해 이진 코드(1과 0)를 사용합니다. 이는 검증된 방법이지만 엄청나게 에너지 집약적입니다.
AI 모델, 특히 복잡한 모델은 수요 엄청난 양의 계산 능력. 예를 들어 딥 러닝 모델에는 며칠, 때로는 몇 주에 걸쳐 대규모 데이터 세트에 대한 계산을 실행하는 작업이 포함됩니다. 단일 훈련 세션은 훈련 세션만큼 많은 전기를 사용할 수 있습니다. 마을 전체 하루 만에. 그리고 그것은 단지 훈련일 뿐입니다. 이러한 모델이 배포된 후에도 음성 인식, 영화 추천, 로봇 제어와 같은 작업을 수행하려면 여전히 전력이 필요합니다.
소모된 에너지는 그냥 사라지지 않습니다. 그것은 열로 변합니다. 이것이 바로 데이터 센터에서 거대한 냉각 시스템을 발견하게 되는 이유입니다. 이러한 시스템은 하드웨어가 과열되는 것을 방지하지만 또 다른 에너지 소비 계층을 추가합니다. 되어가는 사이클입니다 지속불가능.
또한 AI 시스템을 훈련하려면 많은 시행착오와 실험이 필요하기 때문에 빠르게 행동해야 합니다. 각 단계에서는 다양한 설정, 디자인 또는 데이터를 테스트하여 가장 효과적인 것이 무엇인지 찾습니다. 시스템 속도가 느린 경우 이 프로세스는 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 처리 속도가 빨라지면 이러한 단계의 속도가 빨라져 연구자가 모델을 조정하고, 문제를 해결하고, 실제 사용을 위해 더 빠르게 준비할 수 있습니다.
하지만 디지털 시스템 자연적으로 만들어지지 않은 이런 종류의 속도를 위해. 문제는 데이터를 처리하는 방법에 있습니다. 정보는 메모리(정보가 저장되는 곳)와 프로세서(정보가 분석되는 곳) 사이를 끊임없이 왔다 갔다 해야 합니다. 이렇게 앞뒤로 이동하면 병목 현상이 발생하여 작업 속도가 느려지고 더 많은 전력을 소비하게 됩니다.
또 다른 과제는 디지털 시스템이 한 번에 하나씩 작업을 처리하기 위해 자연스럽게 구축된다는 것입니다. 이러한 순차적 처리는 작업 속도를 저하시키며, 특히 AI 모델이 작업해야 하는 대량의 데이터의 경우 더욱 그렇습니다. GPU 및 TPU와 같은 프로세서는 많은 작업이 동시에 실행되는 병렬 처리를 지원함으로써 도움이 되었습니다. 그러나 이러한 고급 칩에도 한계가 있습니다.
문제는 디지털 기술이 어떻게 향상되는지에 달려 있습니다. 더 작은 칩에 더 많은 트랜지스터를 집어넣는 방식입니다. 그러나 AI 모델이 성장함에 따라 이를 수행할 공간이 부족해지고 있습니다. 칩은 이미 너무 작아서 더 작게 만드는 것이 점점 더 많아지고 있습니다. 비용이 많이 들고 달성하기가 더 어렵습니다.. 그리고 더 작은 칩은 그 자체로 문제를 안고 있습니다. 더 많은 열과 에너지 낭비가 발생하므로 속도, 전력, 효율성의 균형을 맞추기가 어렵습니다. 디지털 시스템이 벽에 부딪히기 시작했고 AI에 대한 수요가 증가함에 따라 따라가기가 더 어려워지고 있습니다.
아날로그 AI가 솔루션이 될 수 있는 이유
아날로그 AI 디지털 AI의 에너지 문제를 해결하는 새로운 방법을 제시합니다. 0과 1에 의존하는 대신 연속적인 신호를 사용합니다. 이는 정보가 원활하게 흐르는 자연스러운 프로세스가 작동하는 방식에 더 가깝습니다. 모든 것을 바이너리로 변환하는 단계를 생략함으로써 아날로그 AI는 훨씬 적은 전력을 사용합니다.
가장 큰 장점 중 하나는 메모리와 프로세싱을 한곳에 통합한다는 것입니다. 디지털 시스템은 메모리와 프로세서 간에 데이터를 지속적으로 이동시키며, 이로 인해 에너지가 소모되고 열이 발생합니다. 아날로그 AI는 데이터가 저장된 곳에서 바로 계산을 수행합니다. 이는 에너지를 절약하고 디지털 시스템이 직면하는 열 문제를 방지합니다.
또한 더 빠릅니다. 데이터가 앞뒤로 이동하지 않아도 작업이 더 빨리 완료됩니다. 따라서 아날로그 AI는 속도가 중요한 자율주행차와 같은 분야에 매우 적합합니다. 동시에 많은 작업을 처리하는 데에도 탁월합니다. 디지털 시스템은 작업을 하나씩 처리하거나 병렬로 실행하려면 추가 리소스가 필요합니다. 아날로그 시스템은 멀티태스킹을 위해 구축되었습니다. 뉴로모픽 칩뇌에서 영감을 받아 수천 개의 노드에 걸쳐 동시에 정보를 처리합니다. 따라서 이미지나 음성 인식과 같은 작업에 매우 효율적입니다.
아날로그 AI는 개선을 위해 트랜지스터 축소에 의존하지 않습니다. 대신 새로운 재료와 디자인을 사용하여 독특한 방식으로 계산을 처리합니다. 일부 시스템은 데이터를 처리하기 위해 전기 대신 빛을 사용하기도 합니다. 이러한 유연성은 디지털 기술이 직면하는 물리적, 기술적 한계를 방지합니다.
디지털 AI의 에너지 및 효율성 문제를 해결함으로써 아날로그 AI는 리소스를 소모하지 않고 계속해서 발전할 수 있는 방법을 제공합니다.
아날로그 AI의 과제
아날로그 AI는 많은 가능성을 갖고 있지만 어려움도 있습니다. 가장 큰 장애물 중 하나는 신뢰성입니다. 작동의 정확성을 쉽게 확인할 수 있는 디지털 시스템과 달리 아날로그 시스템은 소음과 오류가 발생하기 쉽습니다. 전압의 작은 변화로 인해 부정확성이 발생할 수 있으며 이러한 문제를 해결하기가 더 어렵습니다.
아날로그 회로 제조도 더욱 복잡합니다. 단순한 온-오프 상태로 작동하지 않기 때문에 일관되게 작동하는 아날로그 칩을 설계하고 생산하기가 더 어렵습니다. 그러나 재료 과학과 회로 설계의 발전으로 이러한 문제가 극복되기 시작했습니다. 예를 들어 멤리스터는 더욱 신뢰성과 안정성이 향상되어 아날로그 AI를 위한 실행 가능한 옵션이 되었습니다.
결론
아날로그 AI는 컴퓨팅을 더욱 에너지 효율적으로 만드는 더 스마트한 방법이 될 수 있습니다. 처리와 메모리를 한곳에 결합하고 더 빠르게 작동하며 여러 작업을 한 번에 처리합니다. 디지털 시스템과 달리 점점 더 어려워지는 소형 칩에 의존하지 않습니다. 대신, 오늘날 우리가 겪고 있는 많은 에너지 문제를 피하는 혁신적인 디자인을 사용합니다.
아날로그 시스템을 정확하게 유지하고 기술을 안정적으로 만드는 것과 같은 과제는 여전히 남아 있습니다. 그러나 지속적인 개선을 통해 아날로그 AI는 일부 영역에서 디지털 시스템을 보완하거나 대체할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 AI를 강력하고 지속 가능하게 만드는 흥미로운 단계입니다.
게시물 아날로그 AI가 에너지 효율적인 컴퓨팅의 미래가 될 수 있는 이유 처음 등장한 Unite.AI.
