美國IBM公司最新推出了一款類腦芯片“北極”，其運行由人工智能驅(qū)動的圖像識別算法的速度是同類商業(yè)芯片的22倍，能效是同類芯片的25倍。相關(guān)研究論文發(fā)表于10月19日出版的《科學(xué)》雜志。
據(jù)悉，受到人腦工作方式的啟發(fā)，“北極”芯片將計算和存儲模塊交織在一起，使每個計算核心可以像訪問相鄰存儲塊一樣輕松地訪問遠(yuǎn)程存儲塊，從而顯著提高了計算單元和存儲單元之間信息交換的速度。IBM之前曾基于這一想法制造出名為“真北”的芯片，但“北極”將這項技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N與當(dāng)代計算機中使用的硅片技術(shù)兼容的數(shù)字架構(gòu)。研究團隊負(fù)責(zé)人、IBM研究實驗室的達(dá)爾門德拉·莫德哈表示，這是一種看待計算機體系結(jié)構(gòu)的新方法。
北極點芯片由256個計算單元組成，每個計算單元都有內(nèi)存，通過消除片外內(nèi)存，將計算與片上內(nèi)存交織在一起。這些計算單元以一種網(wǎng)絡(luò)連接在一起，這種網(wǎng)絡(luò)的靈感來自于人類大腦皮層之間的白質(zhì)連接。論文提到，“在ResNet50基準(zhǔn)圖像分類網(wǎng)絡(luò)上，相對于使用類似12納米技術(shù)工藝的GPU， 北極點實現(xiàn)了每瓦FPS（每秒傳輸幀數(shù)）的能量度量高25倍，每個晶體管FPS的空間度量高5倍，延遲時間度量低22倍?！?/p>
不過，“北極”無法執(zhí)行其他任務(wù)，如人工智能訓(xùn)練任務(wù)，也無法輕松運行更大的人工智能模型，研究團隊計劃證明多個“北極”芯片是否可支持大型語言模型。雖然“北極”芯片原型不太可能立即商業(yè)化，但“北極”芯片的數(shù)字架構(gòu)極具創(chuàng)新性，對于使人工智能在自動駕駛汽車和飛機的計算硬件上高效運行至關(guān)重要。
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