Uma equipe de pesquisa da Universidade Estadual do Arizona e da Universidade de Maryland publicou um artigo técnico apresentando uma estrutura inovadora chamada SEAL, projetada para enfrentar os desafios de segurança em processadores de computação na memória (Compute-in-Memory - CiM) tridimensionais. Esta inovação visa reduzir as vulnerabilidades de erros resultantes do compartilhamento de redes de distribuição de energia em ambientes multilocatários.
O que a estrutura SEAL altera?
Os processadores de computação na memória 3D dependem do empilhamento de várias camadas de memória para acelerar a inferência de redes neurais profundas. No entanto, o compartilhamento de recursos de energia entre diferentes usuários (multilocação) abre vulnerabilidades de segurança que podem ser exploradas. A estrutura SEAL otimiza a distribuição das camadas da rede neural pelas camadas físicas do processador de forma inteligente, vinculando as camadas mais importantes e sensíveis da rede neural às camadas físicas mais resilientes e resistentes a erros.
Resultados de desempenho e segurança
As avaliações realizadas usando modelos como ResNet-18 e Qwen2.5-3B mostraram uma melhoria tangível na resistência a erros:
- Alcançou uma redução na vulnerabilidade a erros de até 3,9 vezes para o modelo ResNet-18.
- Alcançou uma redução na vulnerabilidade a erros de até 7,8 vezes para o modelo Qwen2.5-3B.
- Em configurações que dependem fortemente de memória ReRAM, o SEAL conseguiu posicionar todas as camadas de alta importância em camadas com baixa suscetibilidade a erros, minimizando a probabilidade de ocorrência de erros ao limite tecnicamente possível.
O que isso significa para os usuários?
Essa abordagem garante a manutenção da precisão dos modelos inteligentes; a precisão do ResNet-18 permaneceu dentro de 0,06 pontos percentuais da linha de base sem erros, enquanto o modelo Qwen2.5-3B manteve o nível de perplexidade (Perplexity) dentro da mesma faixa. Esse desenvolvimento representa um passo importante para a segurança da infraestrutura de hardware que executa inteligência artificial, especialmente em centros de dados que dependem de tecnologias avançadas de memória, onde o desempenho não se limita apenas à velocidade, mas se estende à confiabilidade de segurança contra ataques que visam a estabilidade do sistema através das redes de energia.