Высокопроизводительный чип ИИ от IBM улучшает вычисления нейронных сетей
- IBM Research Europe представляет мощный 64-ядерный чип для ИИ, сочетающий аналоговую и цифровую обработку для повышения скорости и экономии энергии.
- Их прорывная конструкция сочетает память на основе фазовых переходов с цифровыми процессорами, обеспечивая впечатляющую точность для глубоких нейронных сетей.
- Эта инновация открывает путь к будущим чипам для ИИ, стремясь достичь ещё более высокой производительности за счёт объединения аналоговых и цифровых вычислений.
В значительном шаге вперед в развитии возможностей искусственного интеллекта (ИИ) исследовательский центр IBM Research Europe представил передовой вычислительный чип, оптимизированный для сложных вычислений глубоких нейронных сетей. Новый 64-ядерный смешанный аналого-цифровой чип вычислений в памяти демонстрирует удивительное слияние аналоговой и цифровой обработки, обеспечивая ускоренное время вычислений и снижение энергопотребления.
Революция в вычислениях ИИ с помощью аналоговых вычислений в памяти
На протяжении десятилетий стремление к более быстрым и энергоэффективным вычислениям было центральной темой для инженеров-электронщиков. Учитывая их значительные вычислительные требования, этот поиск стал еще более актуальным с появлением ИИ и алгоритмов глубокого обучения. Аналоговые вычисления в памяти (AIMC) являются многообещающим подходом, бесшовно интегрирующим вычисления и хранение данных на одном чипе.
Прорыв IBM Research Europe заключается в их революционном 64-ядерном смешанном аналого-цифровом чипе вычислений в памяти, использующем устройства памяти с фазовым переходом (PCM) вместе с цифровыми вычислительными процессорами. Это слияние аналоговых и цифровых компонентов создает архитектуру, способную решать сложные вычисления, необходимые для глубоких нейронных сетей.
Сердце чипа состоит из 64 аналоговых ядер на основе PCM, каждое из которых содержит кроссбарный массив из 256 на 256 ячеек синаптических единиц. Компактные аналого-цифровые преобразователи временного типа встроены в каждое ядро для обеспечения плавных переходов между аналоговой и цифровой обработкой. Кроме того, легкие цифровые процессорные единицы стратегически интегрированы в каждое ядро, эффективно выполняя такие задачи, как функции активации нейронов с выпрямленной линейной единицей (ReLU) и операции сетей долговременной краткосрочной памяти (LSTM).
Цифровая сеть связи — ключ к беспрецедентной производительности
Одной из отличительных особенностей чипа является его цифровая сеть связи, соединяющая ядра памяти и глобальный блок обработки. Эта гениальная архитектура позволяет чипу выполнять вычисления, необходимые для отдельных слоев нейронной сети, непосредственно на кристалле, что приводит к значительному сокращению времени вычислений и энергопотребления. В результате показатели производительности чипа превосходят показатели его современных аналогов.
В ходе комплексной оценки команда IBM Research Europe подвергла чип строгим испытаниям с использованием алгоритмов глубокого обучения. Результат оказался впечатляющим: глубокие нейронные сети достигли точности 92,81% при тестировании на наборе изображений CIFAR-10. Примечательно, что такой уровень точности входит в число самых высоких среди чипов, использующих аналогичные технологии, что подчеркивает эффективность подхода IBM.
Ступени к будущему прогрессу
Недавнее достижение IBM знаменует собой важный шаг на пути к тому, чтобы чипы AIMC могли бесшовно поддерживать сложные требования алгоритмов глубокого обучения. Это достижение может заложить основу для дальнейших улучшений архитектуры чипов, потенциально открывая путь к еще более значительному росту производительности.
Опираясь на свой успех, IBM Research Europe планирует усовершенствовать дизайн своих чипов. Извлекая уроки из текущего чипа и предыдущего чипа, состоящего из 34 тайлов, команда стремится создать сквозную архитектуру аналогового ускорителя вывода ИИ. Эта амбициозная задача включает интеграцию множества аналоговых тайлов вычислений в памяти со специализированными цифровыми вычислительными ядрами. Все они соединены через высокоэффективную массово параллельную 2D-сетку. В сочетании с продвинутыми методами обучения, учитывающими особенности оборудования и разработанными в последние годы, эти ускорители стремятся обеспечить исключительную точность нейронных сетей для различных моделей в обозримом будущем.
Прорывной 64-ядерный смешанный аналого-цифровой чип вычислений в памяти IBM Research Europe представляет собой значительный шаг в развитии вычислений ИИ. Сочетая аналоговую и цифровую обработку, чип демонстрирует повышенную скорость вычислений и энергоэффективность — ключевые аспекты для ИИ и глубокого обучения. Имея многообещающее видение будущего, проложен путь для ускорения развития ИИ благодаря инновационным архитектурам чипов.
Не просто читайте новости о криптовалютах. Понимайте их. Подпишитесь на нашу рассылку. Это бесплатно.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Бренда Канана
Бренда имеет более 4 лет опыта, специализируясь на криптовалютах, искусственном интеллекте и новых технологиях. Она работала в Zycrypto, Blockchain Reporter, The Coin Republic, а теперь делает Cryptopolitan своим домом. Степень по социологии, полученная в Техническом университете Момбасы, помогает ей оставаться в курсе настроений своих читателей.
