페이선스 스트롱은 현재 신경망이 소프트웨어에서 회로를 에뮬레이션하는 대신 물리적 하드웨어로 구현함으로써 과도한 컴퓨팅 파워를 소비한다고 주장합니다. 논문에서는 이 에뮬레이션을 가중치와 바이어스가 비휘발성 메모리에 저장되는 반도체 소자로 대체할 것을 제안합니다.
- 가중치와 바이어스는 전원 손실 후에도 유지되는 비휘발성 레지스터를 가진 디지털-아날로그 변환기(DAC)로 구현됩니다.
- 활성화 함수는 전압 또는 전류 임계값에 따라 트리거되는 고속 스위칭 트랜지스터를 사용하여 구현됩니다.
- 이 소자는 뉴런을 병렬로 처리하여 GPU 대비 잠재적인 속도 향상과 상당히 낮은 전력 소비를 제공합니다.
- 후속 AI 릴리스는 비휘발성 칩에 직접 덮어쓸 수 있으며 현재 업그레이드 관행과의 일관성을 유지합니다.
저자는 이 접근 방식이 네트워크 로직 처리를 위한 기존 컴퓨터의 필요성을 제거하고 입력 및 출력 처리에만 필요하다고 주장합니다.