IBM Research Laboratory veröffentlichte am 23. August seine neuesten Forschungsergebnisse in der Zeitschrift Nature und entwickelte erfolgreich einen neuen Simulationschip für künstliche Intelligenz (KI). Die Energieeffizienz dieses Chips ist 14-mal höher als bei herkömmlichen digitalen Computerchips, was den Stromverbrauch von KI-Berechnungen erheblich reduzieren kann
Dieser Inhalt wird wie folgt umgeschrieben: Der Zusammenfassung zufolge können aktuelle Modelle der künstlichen Intelligenz mit Milliarden von Parametern bei einer Vielzahl von Aufgaben eine hohe Genauigkeit erreichen, verdeutlichen aber auch die Einschränkungen herkömmlicher Allzweckprozessoren (einschließlich Grafikprozessoren und Zentraleinheiten). ). usw.) Probleme mit schlechter Leistung. Um dieses Problem zu lösen, schlug das IBM-Forschungsteam eine „Simulated Memory Computing“-Lösung vor, die eine höhere Energieeffizienz durch parallele Matrix-Vektor-Multiplikation im eigenen Speicher ermöglicht
IBMs Forschungsteam hat auf der Grundlage dieser Lösung einen 14-Nanometer-Analogchip entwickelt, der 34 große Phasenwechselspeicher (PCM)-Arrays verwendet und einen Digital-Analog-Umwandlungseingang, analoge Peripherieschaltungen, einen Analog-Digital-Umwandlungsausgang und große skalieren Sie paralleles binäres dimensionales Mesh-Routing. Jeder 14-Nanometer-Chip kann 35 Millionen PCMs kodieren, und in einer Lösung, bei der jedes Gewicht 2 PCMs entspricht, können 17 Millionen Parameter untergebracht werden. Zusammen können diese Chips reale KI-Anwendungsexperimente genauso effektiv bewältigen wie digitale Chips
Während des Testprozesses nutzte das Forschungsteam von IBM die Spracherkennungsdatensätze von Google und Librispeech, um jeweils die Effizienz der Sprachverarbeitungsfähigkeiten des Chips zu testen.
Das IBM-Team schlug eine Faltungsarchitektur eines neuronalen Netzwerks für die Schlüsselwort-Spracherkennung vor und trainierte sie mithilfe eines Google-Sprachbefehlsdatensatzes mit 12 Schlüsselwörtern. Das Team übernahm eine einfachere FC-Netzwerkstruktur (vollständig verbunden) und erreichte letztendlich eine Erkennungsgenauigkeit von 86,14 %. Die Übermittlungsgeschwindigkeit war siebenmal schneller als im derzeit besten Fall von MLPerf. Das Modell wird hardwarebewusst auf der GPU trainiert und dann auf dem simulierten KI-Chip des Teams bereitgestellt
Auf dem größeren Librispeech-Spracherkennungsdatensatz haben wir eine Kombination aus 5 simulierten KI-Chips verwendet, um ein RNN-T-Modell (Recurrent Neural Network Translator) auszuführen, um Sprachinhalte Buchstabe für Buchstabe zu transkribieren. Das System, das 45 Millionen Gewichte von 140 Millionen PCM-Geräten auf fünf Chips enthält, ist in der Lage, den Ton von sprechenden Personen mit einer Genauigkeit zu erfassen und zu transkribieren, die der eines digitalen Hardware-Setups sehr nahe kommt. Nach Experimenten erreichten wir schließlich eine Wortfehlerrate von 9,258 % und die Energieeffizienz erreichte 6,704 TOPS/W (eine Billion Operationen pro Sekunde/Watt), was 14-mal höher ist als die derzeit beste Energieeffizienz von MLPerf
Der auf diesem KI-Chip ausgestattete Phasenwechselspeicher wurde gemeinsam von IBM und Macronix entwickelt. Das erfordert Aufmerksamkeit
Nach unserem Verständnis hat die Zusammenarbeit zwischen Macronix und IBM eine lange Geschichte. Bereits 2004 gründeten die beiden Parteien eine strategische Kooperationsallianz und investierten gemeinsam mehr als zehn Jahre lang in die Entwicklung von Phasenwechselspeichern. Obwohl zunächst andere Wettbewerber beitraten, haben sich im Laufe der Zeit viele Hersteller aus der gemeinsamen F&E-Kooperation zurückgezogen. Derzeit ist Macronix der einzige Partner von IBM Phase Change Memory und verfügt über spezifische Berechtigungen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz
Derzeit entwickeln Macronix und IBM gemeinsam Pläne für Phasenwechselspeicher. Dieser Plan wird in einer Phase von drei Jahren umgesetzt. Nach Ablauf werden die beiden Parteien je nach Situation einen neuen gemeinsamen Entwicklungsvertrag unterzeichnen. Beide Parteien haben die unbegrenzten Geschäftsmöglichkeiten erkannt, die künstliche Intelligenz mit sich bringt, und haben daher die Kooperationsrichtung des Phasenwechselspeichers auf Anwendungen der künstlichen Intelligenz ausgerichtet. Der jüngste Vertrag wurde im Oktober 2021 unterzeichnet, und Macronix kündigte auch relevante Inhalte durch wichtige Informationen an
Macronix kündigte damals an, dass das Unternehmen weiterhin an IBMs gemeinsamem Entwicklungsplan für Phase-Change-Speicher teilnehmen werde und erhielt die Genehmigung für bestimmte analoge Technologien der künstlichen Intelligenz. Der Vertrag ist gültig vom 22. Januar 2022 bis 21. Januar 2025. Während des Kooperationszeitraums übernimmt Macronix Vertraulichkeitsverpflichtungen und teilt sich gemeinsam die Forschungs- und Entwicklungskosten, während es gleichzeitig die US-Exportkontrollgesetze und andere damit verbundene Verpflichtungen einhält. Der konkrete Zweck dieser Zusammenarbeit besteht darin, weiterhin in die Entwicklung fortschrittlicher Technologien zu investieren und einen positiven Einfluss auf die Technologie und Wettbewerbsfähigkeit von Macronix zu haben
Brancheninsider haben analysiert, dass Phasenwechselspeicher die Eigenschaften hoher Geschwindigkeit, Nichtflüchtigkeit und geringem Stromverbrauch aufweisen, was ihn zu einer idealen Wahl für hochdichten Speicher macht und die erforderliche Preis- und Leistungslücke zwischen DRAM und NAND schließen kann KI-Server
Zu den jüngsten Fortschritten bei der Zusammenarbeit mit IBM im Bereich Phasenwechselspeicher sagte Macronix am 29., dass das Projekt reibungslos voranschreitet und die Entwicklungsrichtung fortschrittlicher Anwendungen wie KI festgelegt wurde
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIBM kooperiert mit Macronix, um einen neuen KI-Simulationschip auf den Markt zu bringen, der 14-mal energieeffizienter ist und mit Phasenwechselspeichertechnologie ausgestattet ist. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
