中新網(wǎng)北京8月24日電 (記者 孫自法)國際著名學(xué)術(shù)期刊《自然》最新發(fā)表一篇計算科學(xué)論文，研究人員報道了一種能效為傳統(tǒng)數(shù)字計算機(jī)芯片14倍的模擬人工智能(AI)芯片。研究顯示，這一由美國IBM研究實驗室開發(fā)的芯片在語音識別上的效率超過通用處理器，該項技術(shù)或能打破當(dāng)前AI開發(fā)中因?qū)λ懔π阅芎托实男枨蠖龅降钠款i。
14納米模擬AI芯片在檢測板上(圖片來自RyanLavine)。施普林格自然 供圖
該論文介紹，隨著AI技術(shù)的崛起，對能源和資源的需求也隨之上升。在語音識別領(lǐng)域，軟件升級極大提升了自動轉(zhuǎn)寫的準(zhǔn)確率，但由于在存儲器與處理器之間移動的運(yùn)算數(shù)量不斷增加，硬件無法跟上訓(xùn)練和運(yùn)行這些模型所需的數(shù)以百萬計的參數(shù)。研究人員提出的一個解決辦法是使用“存內(nèi)計算”(CiM，或稱模擬AI)芯片。模擬AI系統(tǒng)通過直接在它自己的存儲器內(nèi)執(zhí)行運(yùn)算來防止低效，而數(shù)字處理器需要額外時間和能源在存儲器和處理器之間移動數(shù)據(jù)。模擬AI芯片預(yù)計能極大提升AI計算的能效，但之前對此的實際演示一直缺乏。
研究者手上拿著的14納米模擬AI芯片(圖片來自RyanLavine)。施普林格自然 供圖
論文第一作者和通訊作者、IBM研究實驗室S. Ambrogio和同事開發(fā)了一個14納米的模擬AI芯片，在34個模塊(tile)中含有3500萬個相變化內(nèi)存單元。研究團(tuán)隊用兩個語音識別軟件在語言處理能力上測試了該芯片的效率，這兩個軟件分別是一個小網(wǎng)絡(luò)(Google Speech Commands)和一個大網(wǎng)絡(luò)(Librispeech)，并在自然語言處理任務(wù)上與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比。小網(wǎng)絡(luò)的性能和準(zhǔn)確率與當(dāng)前的數(shù)字技術(shù)相當(dāng)。對于更大的Librispeech模型來說，該芯片能達(dá)到每秒每瓦12.4萬億次運(yùn)算(Tera Operations)，系統(tǒng)性能估計最高能達(dá)到傳統(tǒng)通用處理器的14倍。
用來制造模擬AI芯片的300毫米晶圓(圖片來自RyanLavine)。施普林格自然 供圖
《自然》同期發(fā)表同行專家的“新聞與觀點(diǎn)”文章稱，該研究在小模型和大模型中同時驗證了模擬AI技術(shù)的性能和效率，支持其有望成為數(shù)字系統(tǒng)的商業(yè)可行的替代選擇。(完)
