Американский производитель полупроводников Micron анонсировал разработку нового класса памяти под названием Edge Inference Memory (EIM). По замыслу инженеров компании, это решение призвано помочь автономным ИИ-роботам быстрее принимать решения и при этом тратить меньше энергии. Если технология оправдает ожидания, её коммерческий запуск может состояться уже в 2028 году, что приблизит появление более самостоятельных человекоподобных машин, способных действовать в неструктурированной среде без заранее прописанных сценариев.
Что представляет собой Edge Inference Memory
Ключевая идея EIM заключается в объединении памяти LPDDR с логическим кристаллом в одном решении. Такая комбинация позволяет ускорить обработку данных, не прибегая к высокому энергопотреблению, характерному для многослойной памяти HBM. Для роботов, которым необходимо одновременно анализировать изображение и звук, распознавать предметы, оценивать их вес и текстуру, а затем действовать без заранее заданной последовательности движений, именно баланс между скоростью и энергоэффективностью становится критичным. При этом Micron пока не раскрыла подробные технические характеристики и показатели производительности новой разработки.
Почему существующих решений становится мало
Сегодняшние ИИ-роботы, как правило, работают на моделях объёмом в 1–2 млрд параметров, и для них памяти LPDDR пока достаточно. Однако с развитием визуально-языковых моделей требования к пропускной способности памяти будут расти, и текущие решения рискуют стать узким местом в цепочке обработки данных. Именно поэтому Micron рассматривает EIM как способ подготовить роботов к следующему этапу развития, не заставляя их расходовать заряд батареи на одну лишь обработку информации.
Сколько памяти потребуется будущим машинам
По прогнозам самой Micron, будущим человекоподобным роботам может потребоваться более 200 ГБ оперативной памяти и несколько терабайт накопителя. Для сравнения: промышленным сервисным машинам сейчас зачастую достаточно 12 ГБ ОЗУ и 256 ГБ хранилища. Разрыв между этими цифрами наглядно показывает, насколько изменятся требования к вычислительной инфраструктуре роботов в ближайшие годы и почему классические подходы к памяти окажутся недостаточными.
Что известно о сроках и ограничениях
На данный момент компания не опубликовала полные спецификации EIM, а сроки коммерческого запуска — 2028 год — носят характер прогноза и зависят от того, насколько успешно технология покажет себя в испытаниях. Тем не менее сам факт разработки нового класса памяти для периферийного ИИ-инференса подтверждает, что производители полупроводников закладывают в свои дорожные карты сценарий массового внедрения автономных человекоподобных роботов. Иллюстративное фото к материалу демонстрирует типовой кристалл памяти Micron, установленный на печатной плате.
