IBM Research представила прорывной аналоговый ИИ-чип для эффективного глубокого обучения

Традиционный подход к выполнению глубоких нейронных сетей на обычных цифровых вычислительных архитектурах имеет ограничения по производительности и энергоэффективности. Такие цифровые системы предполагают постоянную передачу данных между памятью и процессорами, что замедляет вычисления и снижает энергоэффективность.

Для решения этих проблем IBM Research использовала принципы аналогового ИИ, который эмулирует работу нейронных сетей в биологическом мозге. Этот подход предполагает хранение синаптических весов с помощью наноразмерных резистивных запоминающих устройств, в частности, фазово-переменной памяти (PCM).

Устройства PCM изменяют свою проводимость под воздействием электрических импульсов, что позволяет создавать непрерывный спектр значений синаптических весов. Этот аналоговый метод позволяет отказаться от избыточной передачи данных, поскольку вычисления выполняются непосредственно в памяти, что повышает эффективность работы.

Новый чип представляет собой передовое аналоговое решение в области искусственного интеллекта, состоящее из 64 аналоговых вычислительных ядер, работающих в памяти.

В каждое ядро интегрирован перекрестный массив синаптических ячеек, а также компактные аналого-цифровые преобразователи, обеспечивающие плавный переход между аналоговой и цифровой областями. Кроме того, блоки цифровой обработки в каждом ядре управляют нелинейными функциями активации нейронов и операциями масштабирования. Кроме того, чип оснащен глобальным цифровым процессором и цифровыми коммуникационными каналами для обеспечения взаимосвязи.

Исследовательская группа продемонстрировала превосходство чипа, достигнув точности 92,81% на наборе данных изображений CIFAR-10 - беспрецедентный уровень точности для аналоговых чипов искусственного интеллекта.

Производительность на единицу площади, измеряемая в гигаоперациях в секунду (GOPS) на единицу площади, подчеркнула высочайшую эффективность вычислений по сравнению с предыдущими чипами in-memory computing. Энергоэффективная конструкция этого инновационного чипа в сочетании с повышенной производительностью делает его знаковым достижением в области аппаратных средств искусственного интеллекта.

Уникальная архитектура и впечатляющие возможности аналогового чипа закладывают основу для будущего, в котором энергоэффективные вычисления в области искусственного интеллекта станут доступны для широкого круга приложений.

Прорыв IBM Research знаменует собой переломный момент, который поможет катализировать развитие технологий, основанных на искусственном интеллекте, на долгие годы вперед.