Память на сверхскорости: ИИ может тратить в 100 раз меньше энергии

Учёные из Эдинбургского университета в Шотландии предложили теоретический способ резко сократить энергопотребление памяти и систем хранения данных, которые используются в центрах обработки данных для искусственного интеллекта. В исследовании, опубликованном в журнале Advanced Materials, речь идёт об ультрабыстрых импульсах магнитного поля.

Проблема давно вышла за пределы лабораторий. Современный бум искусственного интеллекта требует всё больше вычислений, а значит — электроэнергии. Новые дата-центры нередко вызывают споры с жителями районов, где их строят: инфраструктура обещает технологический прогресс, но потребляет ресурсы так, будто электричество добывают из воздуха.

Магнитная память хранит цифровую информацию, изменяя магнитное состояние материала. Сегодня для переключения этих состояний применяются методы, которые могут требовать значительных затрат энергии. Исследователи предложили другой подход — использовать сверхкороткие импульсы магнитного поля, способные переключать состояние памяти заметно эффективнее.

По оценке авторов работы, такой метод потенциально способен снизить энергопотребление примерно на два порядка — то есть до 100 раз. Это не означает, что дата-центры завтра начнут потреблять в сто раз меньше электричества: результат пока относится к теоретической модели и требует экспериментальной проверки.

Актуальность идеи связана с быстрым ростом энергозатрат отрасли. Авторы исследования предупреждают: без серьёзного повышения эффективности информационно-коммуникационные технологии могут занять значительную долю мирового потребления электроэнергии и выбросов углерода. Искусственный интеллект усиливает проблему сразу по двум направлениям — требует производства большого количества компонентов и нуждается в мощных вычислительных системах.

Исследование посвящено магнитной памяти, однако его принципы могут оказаться полезными и в других технологиях. По словам автора работы, доктора Elton J.G. Santos, предложенную схему можно адаптировать к электрическим токам и ультрабыстрым лазерным импульсам — перспективным инструментам для будущих систем хранения данных.

Авторы также описали практические шаги, которые могут помочь другим исследователям создать прототипы и провести эксперименты. Однако до работающего устройства путь остаётся длинным. Необходимо подтвердить расчёты в лаборатории, решить инженерные задачи и понять, насколько технология будет надёжной, масштабируемой и совместимой с существующей инфраструктурой.

Если задумка выдержит проверку, будущие центры обработки данных смогут работать значительно экономнее. Пока же это не готовая революция, а многообещающий научный проект — редкий случай, когда слово «революция» хотя бы пытаются подкрепить физикой.