No topo de uma bancada de laboratório, o pesquisador de pós-doutorado da Cornell Tech, Yifan He, posiciona a lente de um receptor óptico a quase um metro de distância de um LED que emite um feixe de luz vermelha. O monitor do computador conectado ao receptor demora um pouco para ser atualizado e, em seguida, exibe uma série de quadrados que lembram um código QR.
Quando você segura a câmera do seu telefone perto de um código QR, a luz atinge o sensor de imagem como apenas um primeiro passo para revelar os dados escondidos atrás da matriz preto e branco. O receptor aqui está fazendo algo diferente: alterando diretamente sua própria memória usando as fotocorrentes produzidas pelo feixe de luz irradiado. E, ao contrário dos dados por trás de um código QR, que podem apontar para um simples endereço web, este código óptico poderia transmitir os parâmetros de um modelo de IA.
O novo design do receptor, apresentado no mês passado no Simpósio IEEE/JSAP sobre Tecnologia e Circuitos VLSI, busca reduzir a carga do aumento da demanda de memória nos sistemas de IA. A transferência de dados para os processadores poderia reduzir a energia normalmente necessária para data centers, carros autônomos e até mesmo aplicações “de ponta”, como robôs movidos a IA, dizem os pesquisadores.
“As pessoas estão projetando todos os tipos de chips de IA”, diz Jae-sun Seo, professor associado de engenharia elétrica e de computação na Cornell Tech, na cidade de Nova York. Esses processadores geralmente não têm espaço para todos os parâmetros que compõem os modelos de IA; portanto, os dados adicionais são armazenados na memória dinâmica de acesso aleatório (DRAM). As conexões elétricas comumente usadas para mover os dados entre a DRAM e o processador criam preocupações de custo e eficiência quando os sistemas aumentam de escala. “Esse é um dos principais gargalos.”
Os links ópticos movem dados em alta largura de banda com menos perda de energia do que os fios metálicos, mas os receptores ópticos atuais prejudicam essa vantagem ao confiar em circuitos analógicos que consomem muita energia para converter luz em bits eletrônicos. Em vez disso, a nova tecnologia do grupo receberia flashes rápidos de matrizes digitais semelhantes a códigos QR, para que os chips pudessem ajustar os parâmetros do modelo sem esses circuitos analógicos, permitindo comunicação óptica totalmente digital que consumiria menos energia.
“Este é um problema realmente importante”, diz Dennis Sylvester, membro do IEEE que preside o departamento de engenharia elétrica e de computação da Universidade de Michigan e não esteve envolvido no trabalho. “Isso tem enormes implicações comerciais. Esta solução é uma maneira inteligente de lidar com isso.”
Jae Sun Seo [left] e Yifan Ele [right] desenvolveram um receptor que pode editar a memória em resposta a matrizes de luz semelhantes a códigos QR.Alex Música
Como a luz “inverte” a memória para alimentar a IA
Os processadores têm um pouco de memória estática de acesso aleatório (SRAM), mas não o suficiente para permitir que um modelo de IA seja executado de forma independente. Embora a SRAM seja a mais rápida das duas opções de memória, a DRAM pode armazenar mais dados no mesmo espaço.
No novo sistema, a DRAM fica com o transmissor e o receptor faz parte da SRAM do processador. O transmissor transmite os dados para o conjunto de células SRAM, que neste caso são modificadas para conter fotodiodos. A luz que atinge cada fotodiodo cria uma corrente para inverter os valores binários na SRAM.
Criar uma ligação entre a luz e o receptor requer calibração, porque você não pode esperar que eles estejam perfeitamente alinhados ou perpendiculares entre si. Assim, o chip faz referência a um quadro de dados que contém informações sobre a posição esperada de cada pixel de dados e usa essa referência para garantir que possa receber os dados reais, diz ele. “Idealmente, a melhor maneira é ter um espaço direto ponto a ponto entre o transmissor e o receptor”, acrescenta Seo, “mas mesmo que esteja ligeiramente inclinado, temos este circuito de calibração”.
Para aplicações em ambientes do mundo real, os pesquisadores dizem que precisarão construir um transmissor óptico que possa alterar a matriz de luz milhões de vezes por segundo, transferindo gigabits por segundo. O transmissor que vi no laboratório de He e Seo é apenas uma prova de conceito, emitindo uma matriz estática de 14×14 bits através de uma máscara de metal sobre a luz. Os pesquisadores dizem que estão trabalhando com grupos de pesquisa em óptica para construir um transmissor que seja capaz de mudar rapidamente a matriz.
O futuro dos links de memória baseados em luz
Sylvester diz que a tecnologia em sua forma atual provavelmente está longe de ser comercializada, devido ao fato de que as células de bits fotossensíveis individuais são maiores do que as células de bits SRAM em chips convencionais. Essas células maiores significam que o chip pode acomodar menos memória, uma compensação que, segundo ele, poderia anular a eficiência adicional da abordagem baseada em luz.
Seo diz que faz parte dos esforços contínuos do grupo para reduzir as células de bits, o que pode ser alcançado otimizando o tamanho dos transistores e circuitos e aproveitando o escalonamento CMOS.
Seo e He estão buscando usos para a tecnologia em robótica e outras aplicações de ponta. Um exemplo são os armazéns e fábricas alimentados por robôs de IA, que poderiam usar transmissão óptica de dados para economizar tempo e energia ao atualizar os modelos de IA em cada robô. Além disso, os microrrobôs, que são inerentemente com memória limitada devido ao seu tamanho, poderiam um dia se beneficiar da tecnologia, embora isso exigisse um design mais consciente do tamanho.
“Edge AI é uma área de grande crescimento e, em três, quatro, cinco anos, você ouvirá tanto sobre isso quanto sobre data centers, provavelmente, à medida que a inteligência migrar cada vez mais para esses dispositivos que temos”, diz Sylvester.
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