Sekitar berapa persen chip terinspirasi otak ini bisa memangkas konsumsi energi sistem AI?

Tim Cambridge membuat memristor dari hafnium oksida, sebuah komponen yang resistansinya berubah berdasarkan arus sebelumnya, yang menyimpan dan memproses data di tempat yang sama alih-alih memindahkannya antara chip memori dan prosesor yang terpisah. Desain 'compute-in-memory' ini meniru cara neuron otak menangani informasi, dan menghilangkan pergerakan data yang terus-menerus dapat memangkas konsumsi energi AI hingga sekitar 70 persen.

Persentase yang lebih rendah meremehkan skala penghematan yang dihasilkan pendekatan ini, karena memindahkan data di seluruh motherboard adalah penguras energi yang besar, bukan kecil, dalam desain chip konvensional.

Ini termasuk dalam bidang komputasi neuromorfik, riset yang berusaha membuat perangkat keras berperilaku lebih seperti otak biologis, yang mampu melakukan komputasi luar biasa besar hanya dengan sebagian kecil daya yang dibutuhkan pusat data.