आज के कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) विकास में, डेटा ट्रांसफर की गति एक महत्वपूर्ण बाधा बन गई है। इस बाधा को तोड़ने के लिए, मिशिगन विश्वविद्यालय (U-M) के नेतृत्व में एक शोध टीम एक नई चिप कनेक्शन प्रणाली विकसित कर रही है, जो डेटा ट्रांसफर के लिए पारंपरिक केबल के बजाय प्रकाश तरंगों का उपयोग करती है। यह नवाचार "मेमोरी वॉल" समस्या को हल करने की उम्मीद करता है, जो कंप्यूटिंग गति को सीमित करता है, और AI मॉडल के आगे बढ़ने को प्रोत्साहित करता है।

इस परियोजना को राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन के भविष्य के सेमीकंडक्टर प्रोजेक्ट से 2 मिलियन डॉलर का अनुदान मिला है, जिसमें वाशिंगटन विश्वविद्यालय, पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय, लॉरेंस बर्कले राष्ट्रीय प्रयोगशाला और गूगल, एचपी एंटरप्राइज, माइक्रोसॉफ्ट और एनवीडिया जैसी चार उद्योग भागीदार शामिल हैं। हालांकि पिछले 20 वर्षों में डेटा प्रोसेसिंग गति में 60000 गुना वृद्धि हुई है, लेकिन कंप्यूटर मेमोरी और प्रोसेसर के बीच डेटा ट्रांसफर की गति केवल 30 गुना बढ़ी है, यह असमान वृद्धि डेटा ट्रांसफर को AI मॉडल के विस्तार की सबसे बड़ी बाधा बना रही है।

चिप AI चित्रण (2)

परियोजना के प्रमुख शोधकर्ता, U-M के इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग प्रोफेसर दी लियांग (Di Liang) ने कहा: "हमारी तकनीक उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग को बढ़ते डेटा प्रवाह के साथ समन्वयित कर सकती है। ऑप्टिकल कनेक्शन के माध्यम से, हम प्रति सेकंड दर्जनों टेराबिट डेटा ट्रांसफर की गति प्राप्त करने की उम्मीद करते हैं, जो वर्तमान इलेक्ट्रिकल कनेक्शन की गति से 100 गुना अधिक है।"

वर्तमान में, डेटा कई मेमोरी और प्रोसेसर चिप्स के बीच धातु कनेक्शन पर निर्भर करता है, जिसमें गति और बैंडविड्थ में गंभीर सीमाएं हैं। जैसे-जैसे AI मॉडल का आकार बढ़ता है, वर्तमान हार्डवायर कनेक्शन मॉडल अब मांग को पूरा करने में असमर्थ है। शोध टीम की नई डिज़ाइन प्रकाश के ट्रांसमिशन विशेषताओं का उपयोग करेगी, जिससे चिप्स के बीच डेटा ट्रांसफर के लिए "ऑप्टिकल वेवगाइड" नामक चैनलों का उपयोग किया जाएगा, जो डेटा ट्रांसफर की दक्षता को बढ़ाएगा।

नई तकनीक का एक और आकर्षण इसकी पुनः कॉन्फ़िगर करने की क्षमता है। शोधकर्ता विशेष चरण परिवर्तन सामग्री का उपयोग करने की योजना बना रहे हैं, जब सामग्री लेजर या वोल्टेज उत्तेजना प्राप्त करती है, तो इसका अपवर्तनांक बदल जाता है, जिससे प्रकाश मार्ग की लचीली समायोजन संभव होती है। जैसे कि परियोजना के सहयोगी, पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय के लियांग फेंग (Liang Feng) ने कहा: "यह सड़कों को खोलने और बंद करने के समान है, यदि कंपनियाँ इस तकनीक का उपयोग करके चिप्स का उत्पादन करती हैं, तो वे बिना अन्य घटकों के लेआउट को बदले, विभिन्न बैच के चिप्स और सर्वरों के कनेक्शन को फिर से लिख सकते हैं।"

इसके अलावा, शोध टीम एक ट्रैफ़िक नियंत्रण सॉफ़्टवेयर विकसित करेगी, जो वास्तविक समय में यह मॉनिटर करेगा कि कौन से चिप्स को संचार की आवश्यकता है, ताकि कनेक्शन को तुरंत समायोजित किया जा सके। यह लचीला कनेक्शन न केवल डेटा प्रोसेसिंग की दक्षता को बढ़ा सकता है, बल्कि विभिन्न AI मॉडल की आवश्यकताओं के अनुसार गतिशील समायोजन भी कर सकता है।

यह परियोजना U-M के छात्रों को उद्योग के साथ सहयोग के अवसर भी प्रदान करेगी, जिससे वे तेजी से विकसित हो रहे तकनीकी क्षेत्र में मूल्यवान व्यावहारिक अनुभव प्राप्त कर सकें। प्रोफेसर ली ने कहा: "उद्योग के साथ सहयोग छात्रों को आधुनिक