В последнее десятилетие мир стал свидетелем беспрецедентного взрыва глубокого обучения. Модели росли с поразительной скоростью, их параметры исчисляются триллионами. Этот рост, хотя и захватывающий, подорвал способность нашего оборудования не отставать, особенно когда речь идет о памяти. Проблема стены памяти в глубоком обучении — сложная проблема, требующая тщательного изучения.

Стена памяти: растущий вызов

Архитектура фон Неймана, в которой инструкции и данные хранятся в одном и том же банке памяти, хорошо служила нам десятилетиями. Однако это совсем не то, что человеческий мозг, который объединяет вычисления с памятью и коммуникацией. Это разделение в компьютерах привело к стене памяти или узкому месту емкости памяти.

Несмотря на быстрое масштабирование памяти и производительности процессора, аппаратное обеспечение не поспевает за ростом моделей, особенно с точки зрения памяти. Для передовых моделей могут потребоваться сотни гигабайт памяти, и даже при использовании новейших технологий распараллеливания нехватка памяти остается серьезной проблемой.

Цена памяти: барьер на пути к прогрессу

Добавление памяти к графическим процессорам кажется очевидным решением, но это не так просто. Существуют практические и технологические ограничения, в том числе проблемы с подключением, проводкой и значительными ограничениями по энергопотреблению. Стоимость доступа к внешней памяти огромна, а энергия составляет значительную часть операционных расходов центра обработки данных.

Первоначальные капитальные затраты на приобретение оборудования для искусственного интеллекта также ошеломляют. Для модели с триллионом параметров могут потребоваться сотни графических процессоров, каждый из которых стоит тысячи долларов. Это ограничивает преимущества продвинутого ИИ для самых богатых технологических гигантов или правительств, потенциально ограничивая инновации и доступность.

Исторические и технологические ограничения

Зависимость отрасли от динамической памяти с произвольным доступом (DRAM) имеет исторические корни. Относительно низкая задержка DRAM и дешевое производство сделали ее привлекательным выбором. Однако после 1980 года масштабирование вычислений намного опережало масштабирование памяти. Индустрии памяти приходилось балансировать между емкостью, пропускной способностью и задержкой, часто жертвуя задержкой в…