Encima de un banco de laboratorio, Cornell Tech postdoctoral researcher Yifan He posiciona el objetivo de un receptor óptico a casi un metro de un LED emitiendo un rayo de luz roja. El monitor de computadora conectado al receptor toma un ritmo para refrescar, luego muestra una serie de cuadrados que se asemejan a un código QR.
Cuando mantiene su cámara de teléfono hasta un código QR, la luz golpea el sensor de imagen como un primer paso para revelar los datos escondidos detrás de la matriz blanca y negra. El receptor aquí está haciendo algo diferente: Modificando directamente su propia memoria usando las fotocorrientes producidas por la matriz de luz virada. Y a diferencia de los datos detrás de un código QR, que podría apuntar a una dirección web simple, este código óptico podría transmitir el parámetros de un modelo AI.
El nuevo diseño del receptor, presentado el mes pasado Simposio IEEE/JSAP sobre tecnología VLSI, busca reducir la carga de la creciente demanda de memoria en los sistemas AI. Los datos brillantes hacia abajo en los procesadores podrían reducir la energía que normalmente se requiere para los centros de datos, auto conducción de automóviles, e incluso aplicaciones de “edge” como robots impulsados por AI, dicen los investigadores.
“La gente está diseñando todo tipo de diferentes chips de IA”, dice Jae-sun Seo, un profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en Cornell Tech, en Nueva York. Estos procesadores no suelen tener espacio para todos los parámetros que componen modelos AI, por lo que los datos adicionales se almacenan en memoria dinámica de acceso aleatorio (en inglés)DRAM). Las conexiones eléctricas utilizadas comúnmente para mover los datos entre el DRAM y el procesador crean costos y eficiencia cuando los sistemas aumentan. “Ése es uno de los principales cuellos de botella”.
Los enlaces ópticos mueven los datos a ancho de banda alto con menos pérdida de energía que los alambres de metal, pero los receptores ópticos de hoy se someten a esa ventaja confiando en circuitos analógicos hambrientos de potencia para convertir la luz a bits electrónicos. La nueva tecnología del grupo recibiría flashes rápidos de matrices digitales similares a código QR para que los chips puedan ajustar los parámetros del modelo sin esos circuitos analógicos, permitiendo una comunicación óptica totalmente digital que consumiría menos energía.
“Este es un problema muy importante”, dice Dennis Sylvester, un miembro del IEEE que preside el University of Michigan’s electric and computer engineering department and was not involved in the work. “Tiene implicaciones comerciales masivas. Esta solución es una forma inteligente de lidiar con ella.”
Jae-sun Seo [izquierda] y Yifan Él [derecha] ha desarrollado un receptor que puede editar la memoria en respuesta a los arrays de luz de código QR.Alex Music
Cómo la luz “flips” memoria para potenciar AI
Los procesadores tienen un poco de memoria estática de acceso al azar (SRAM), pero no lo suficiente para permitir que un modelo AI funcione independientemente. Aunque SRAM es el más rápido de las dos opciones de memoria, DRAM puede almacenar más datos en la misma huella.
En el nuevo sistema, el DRAM se sienta con el transmisor y el receptor es parte del SRAM del procesador. El transmisor transmite los datos al conjunto de células SRAM, que en este caso se modifican para contener fotodiodas. La luz golpeando cada fotodioda crea una corriente para voltear valores binarios en el SRAM.
Crear un vínculo entre la luz y el receptor requiere calibración, porque no se puede esperar que estén perfectamente alineados o perpendiculares entre sí. Así que el chip hace referencia a un marco de datos que tiene información sobre la posición esperada de cada pixel de datos, y utiliza esa referencia para asegurar que pueda recibir los datos reales, dice He. “Idealmente la mejor manera es tener espacio directo, punto a punto entre el transmisor y el receptor”, añade Seo, “pero incluso si está ligeramente inclinado, tenemos este circuito de calibración”.
Para aplicaciones en entornos del mundo real, los investigadores dicen que necesitarán construir un transmisor óptico que pueda alterar la matriz de luz millones de veces por segundo, transfiriendo gigabits por segundo. El transmisor que vi en el laboratorio de Él y Seo es sólo una prueba de concepto, emitiendo una matriz estática de 14×14 bits a través de una máscara de metal sobre la luz. Los investigadores dicen que están trabajando con grupos de investigación óptica para construir un transmisor capaz de cambiar rápidamente la matriz.
El futuro de los enlaces de memoria basados en la luz
Sylvester dice que la tecnología en su forma actual está probablemente lejos de la comercialización, debido al hecho de que las células bits fotosensibles individuales son más grandes que las células bit SRAM en las fichas convencionales. Esas células más grandes significan que el chip puede adaptarse a menos memoria, un cambio que dice podría cancelar la eficiencia adicional del enfoque basado en la luz.
Seo dice que es parte de los esfuerzos continuos del grupo para reducir las células bit, lo que se puede lograr optimizando el tamaño de los transistores y circuitos y aprovechando el escalado CMOS.
Seo y Él están mirando los usos para la tecnología en robótica y otras aplicaciones de borde. Un ejemplo es en los almacenes y fábricas propulsados por robots AI, que podrían utilizar la transmisión de datos ópticos para ahorrar tiempo y energía al actualizar los modelos AI en cada robot. Además, microrobots, que son inherentemente contigua a la memoria debido a su tamaño, podría un día beneficiarse de la tecnología, aunque requeriría un diseño más consciente del tamaño.
“Edge AI es una gran área de crecimiento, y en tres, cuatro, cinco años, vas a escuchar tanto sobre eso como estás con centros de datos, probablemente, ya que la inteligencia migra cada vez más en estos dispositivos que tenemos”, dice Sylvester.
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