IBM推出突破性的類比 AI 晶片實現高效深度學習
IBM研究院推出了一款突破性的類比 AI 晶片，該晶片在執行深度神經網路 （DNN） 的複雜計算方面表現出卓越的效率和準確性。
來源: AINEWS
這一突破發表在最近發表在《自然電子》雜誌上的一篇論文中，標誌著在實現高性能人工智慧計算的同時大幅節能方面邁出了一大步。
在傳統數位計算架構上執行深度神經網路的傳統方法在性能和能效方面存在局限性。這些數字系統需要在記憶體和處理單元之間持續傳輸數據，從而減慢計算速度並減少能源優化。
為了應對這些挑戰，IBM研究院利用了類比 AI 的原理，它模擬了神經網路在生物大腦中的運作方式。這種方法涉及使用納米級電阻記憶體（特別是相變記憶體（PCM））存儲突觸權重。
PCM 設備通過電脈衝改變其電導，從而實現突觸權重值的連續數。這種類比方法減少了對過度數據傳輸的需求，因為計算直接在記憶體中執行，從而提高了效率。
新推出的晶片是由64個類比記憶體計算內核組成的尖端類比 AI 解決方案。
每個內核都集成了突觸晶胞的交叉陣列以及緊湊的模數轉換器，可在類比域和數位域之間無縫轉換。此外，每個內核內的數位處理單元管理非線性神經元啟動功能和縮放操作。該晶元還擁有一個全球數位處理單元和用於互連的數位通信路徑。
研究團隊在CIFAR-10圖像數據集上實現了92.81%的準確率，證明瞭該晶元的實力，這是類比AI晶元前所未有的精度水準。
與以前的記憶體計算晶片相比，以每秒千兆操作數 （GOPS） 為單位的單位區域輸送量凸顯了其卓越的計算效率。這款創新晶元的節能設計加上增強的性能使其成為人工智慧硬體領域的里程碑式成就。
類比 AI 晶片的獨特架構和令人印象深刻的功能為未來在各種應用中實現高能效 AI 計算奠定了基礎。
IBM 研究院的突破標誌著一個關鍵時刻，這將有助於在未來幾年促進人工智慧技術的進步。
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