AI 시뮬레이션 칩의 에너지 효율성은 기존 칩의 14배이며 음성 인식 효율성은 매우 높습니다.

【CNMO News】AI 기술의 급속한 발전과 함께 새로운 아날로그 칩이 컴퓨팅 성능에 대한 우리의 이해를 바꾸고 있습니다. 네이처지는 8월 23일 발표한 연구 보고서에서 IBM 연구소가 개발한 새로운 인공지능(AI) 시뮬레이션 칩을 소개했다. 새로운 칩은 기존 디지털 컴퓨터 칩보다 에너지 효율이 14배 더 높으며, 음성 인식 효율성은 범용 프로세서보다 훨씬 뛰어납니다. 이 획기적인 발전은 AI 개발의 현재 병목 현상 중 일부를 해결할 수 있습니다.

14nm 아날로그 AI 칩

AI 기술이 널리 적용되면서 에너지와 자원에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 특히 음성 인식 분야에서 소프트웨어 업그레이드를 통해 자동 전사의 정확도가 크게 향상되었음에도 불구하고 하드웨어는 메모리와 메모리 사이를 이동하는 데 필요한 대량의 계산 데이터로 인해 이러한 모델을 훈련하고 실행하는 데 필요한 데이터를 따라잡을 수 없습니다. 수백만 개의 매개변수. 이 문제를 해결하기 위해 연구자들은 "컴퓨팅 인 메모리"(CiM 또는 시뮬레이션된 AI)라는 솔루션을 제안했습니다.

시뮬레이트된 AI 시스템은 자체 메모리 내에서 직접 작업을 수행하여 메모리와 프로세서 간 데이터 이동의 비효율성을 방지합니다. 이 기술은 AI 컴퓨팅의 에너지 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 이런 점에서 IBM 연구팀은 3,500만 개의 상변화 메모리 셀을 포함하고 34개의 모듈에서 작동할 수 있는 14나노미터 아날로그 칩을 개발하는 데 성공했습니다.

연구팀은 Google의 소규모 네트워크와 Librispeech의 대규모 네트워크 등 두 가지 음성 인식 소프트웨어를 사용하여 테스트를 진행했습니다. 대형 Librispeech 모델에 적용하면 아날로그 칩의 성능이 상상을 뛰어넘어 와트당 초당 12조4000억 연산에 달하며, 시스템 성능도 기존 범용 프로세서에 비해 최대 14배 향상될 것으로 추정된다.

연구팀은 이번 연구가 소형과 대형 모델 모두에서 아날로그 AI 기술의 성능과 효율성을 동시에 검증했으며, 상업적으로 활용 가능한 디지털 시스템의 대안이 될 것으로 기대한다고 결론지었습니다. 이 획기적인 발견은 AI 기술 개발의 새로운 길을 열었을 뿐만 아니라 보다 효율적이고 환경 친화적인 컴퓨팅 방법을 제공할 수도 있습니다.

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