IT Home News Am 24. Oktober hat IBM Research kürzlich den KI-Chip NorthPole auf den Markt gebracht, der angeblich von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist und die Leistung von 4-nm-GPUs übertrifft und für Edge Computing und andere Zwecke geeignet ist Felder.
IT House erfuhr nach Anfragen, dass der NorthPole-Chip der Nachfolger des TrueNorth-Chips ist, mit dem IBM 2014 „die Funktionsweise des menschlichen Gehirns simulierte“. Die Chip-Entwicklung wird auch von Dharmendra Modha, dem Leiter des TrueNorth-Chips, geleitet.
▲ Bildquelle IBM
Es wird berichtet, dass Chips in der traditionellen Halbleiterindustrie hauptsächlich derselben Grundarchitektur folgen und die Verarbeitungseinheit und die Speicherinformationen voneinander getrennt sind. Obwohl diese Architektur das Chip-Designmodell vereinfacht, tritt dies auch auf, weil die Übertragungsgeschwindigkeit nicht beibehalten werden kann mit der Verarbeitungsgeschwindigkeit. Dharmendra Modha glaubt, dass das menschliche Gehirn der derzeit energieeffizienteste Prozessor ist, und sucht daher weiterhin nach Möglichkeiten, das menschliche Gehirn digital nachzubilden.
Der größte Unterschied zwischen dem derzeit von IBM eingeführten NorthPole-Chip und herkömmlichen Chips ist der „im Chip integrierte Speicher“. Ohne den „Von-Neumann-Engpass“ ist die KI-Inferenzfähigkeit des NorthPole-Chips besser als bei Konkurrenzprodukten Markt.
Obwohl NorthPole einen 12-nm-Prozess verwendet, sind 22 Milliarden Transistoren auf 800 Quadratmillimetern platziert und es verfügt über 256 Kerne. Bei 8-Bit-Präzision kann jeder Kern 2048 Operationen pro Zyklus ausführen höhere Präzision, die Anzahl der Operationen kann verdoppelt werden.
▲ PCIe-Karte ausgestattet mit NorthPole, Bildquelle IBM
In Bezug auf die spezifische Architektur behauptet NorthPole, die Grenzen zwischen Computer und Speicher zu verwischen, was die Integration von NorthPole in das System erleichtert und die Belastung der mit Chips ausgestatteten Geräte erheblich reduziert.
IBM Research hat NorthPole auf dem ResNet-50-Modell getestet. Im Vergleich zu konkurrierenden GPU-Produkten, die auf dem 12-nm-Prozess basieren, ist die Energieeffizienz von NorthPole bei der Identifizierung von Bildern pro Sekunde 25-mal höher als bei Konkurrenzprodukten, unabhängig von Latenz oder Rechenplatzbedarf ist besser als alle Mainstream-Architekturen auf dem Markt, sogar besser als GPUs, die auf 4-nm-Technologie basieren.
Der Vorteil von NorthPole ist jedoch auch seine Schwäche. NorthPole kann nur problemlos lokale Dateninformationen lesen, die im Chip integriert sind. Beim Lesen externer Daten hat es keinen Vorteil in der Rechengeschwindigkeit.
Dharmendra Modha behauptet, dass NorthPole zwar nicht zum Hosten von GPT-4 verwendet werden kann, aber die von vielen Unternehmen geforderten Modellinferenzanforderungen erfüllen sollte.
Derzeit untersucht IBM Research noch die anwendbaren Bereiche von NorthPole, die eine sofortige Verarbeitung großer Datenmengen erfordern, wie beispielsweise autonomes Fahren, Fernerkundungskommunikation und andere Bereiche, in denen NorthPole eingesetzt werden kann gebraucht.
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