220億個のトランジスタ、IBM機械学習プロセッサNorthPole、エネルギー効率が25倍向上
IBM は再び挑戦します。
#NorthPole は従来の AI プロセッサとは異なります
最初何よりも、NorthPole はニューラル ネットワークのトレーニングのニーズには何も対応せず、純粋に実行のために設計されています。
最後に、NorthPole はニューロモーフィック コンピューティング チップからいくつかのアイデアを借用していますが、その処理ユニットはシミュレーションではなく計算を実行するため、ニューロモーフィック ハードウェアではありません。実際のニューロンによって使用されるスパイク通信です。
NorthPole は、以前の TrueNorth と同様に、計算セルの大規模な配列 (16×16) で構成されており、各セルにはローカル メモリとコード実行機能が含まれています。したがって、ニューラル ネットワーク内のさまざまな接続のすべての重みを、必要な場所に正確に保存できます。
もう 1 つの特徴は、少なくとも 4 つの異なるネットワークを備えた広範なオンチップ ネットワークです。これらのネットワークの一部は、完了した計算に関する情報を、それを必要とする次のコンピューティング ユニットに伝達します。他のネットワークは、コンピューティング ユニットのアレイ全体を再構成するために使用され、前の層の計算中にニューラル ネットワークの 1 つの層を実行するために必要なニューラルの重みとコードを提供します。最後に、隣接するコンピューティング ユニット間の通信が最適化されます。これは、画像内のオブジェクトのエッジを見つける場合などに便利です。画像の入力時に隣接するピクセルが隣接するコンピューティング ユニットに割り当てられる場合、それらのコンピューティング ユニットが連携して、隣接するピクセルにまたがる特徴をより簡単に識別できます。
さらに、NorthPole のコンピューティング リソースは異常です。各ユニットは、2 ビットから 8 ビットの範囲の低精度の計算を実行するように最適化されています。これらの実行ユニットを確実に使用するために、変数値に基づいて条件分岐を実行することはできません。つまり、ユーザー コードに if ステートメントを含めることはできません。この単純な実行により、コンピューティング ユニットごとに大規模な並列実行が可能になります。 2 ビット精度で、各ユニットは 8,000 を超える計算を並行して実行できます。
これらのユニークな設計のため、NorthPole チームは開発する必要がありました。独自のトレーニング ソフトウェアを使用して、各レイヤーが正常に動作するために必要な最小レベルの精度を計算します。チップ上でニューラル ネットワークを実行することも、比較的珍しいプロセスです。
ニューラル ネットワークの重みと接続がオンチップ バッファーに配置されると、実行には、外部コントローラーが実行したいデータをアップロードして開始を指示するだけで済みます。走る。他のすべては CPU なしで実行されるため、システム レベルの電力消費が制限されます。
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