Durchbrechen des Engpasses bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz: KI-Simulationschips sind 14-mal energieeffizienter als herkömmliche Chips

Forscher hält einen simulierten 14-nm-Chip für künstliche Intelligenz in der Hand. Bildquelle: Ryan Levine/Nature-Website

Eine am 23. in „Nature“ veröffentlichte Studie berichtete über einen analogen Chip mit künstlicher Intelligenz (KI), der 14-mal energieeffizienter ist als herkömmliche digitale Computerchips. Der von IBM Research Laboratories entwickelte Chip ist bei der Spracherkennung effizienter als Allzweckprozessoren. Diese Technologie könnte in der Lage sein, die Engpässe zu überwinden, die in der aktuellen KI-Entwicklung aufgrund unzureichender Rechenleistung und geringer Effizienz auftreten.

Mit dem Aufkommen der KI-Technologie ist auch der Bedarf an Energie und Ressourcen gestiegen. Im Bereich der Spracherkennung haben Software-Upgrades die Genauigkeit der automatischen Transkription erheblich verbessert, aber aufgrund der zunehmenden Menge an Operationen, die zwischen Speicher und Prozessoren verschoben werden, kann die Hardware nicht mit den Millionen von Operationen mithalten, die zum Trainieren und Ausführen dieser Modelle erforderlich sind. berechnete Parameter. Eine von Forschern vorgeschlagene Lösung besteht darin, „Computing in Memory“-Chips (CiM oder simulierte KI) zu verwenden. Ein analoges KI-System verhindert Ineffizienzen, indem es Vorgänge direkt im eigenen Speicher ausführt, während digitale Prozessoren zusätzliche Zeit und Energie benötigen, um Daten zwischen Speicher und Prozessor zu verschieben. Von analogen KI-Chips wird erwartet, dass sie die Energieeffizienz des KI-Computing erheblich verbessern, praktische Demonstrationen hierfür fehlen jedoch.

14 nm analoger AI-Chip auf der Erkennungsplatine. Bildquelle: Ryan Levine/Nature-Website Nach dem Umschreiben: Dieses Bild zeigt einen analogen 14-nm-KI-Chip auf einer Testplatine. Bildquelle ist Rain Levines „Nature“-Website

Das Forschungsteam entwickelte einen 14-Nanometer-Analogchip, der 34 Module mit 35 Millionen Phasenwechsel-Speicherzellen enthält. Das Forschungsteam verwendete zwei Spracherkennungssoftware, um die Effizienz des Chips bei der Sprachverarbeitung zu testen, das Small Network (Google Voice Commands) und das Big Network (Librispeech Speech Recognition), und verglich sie natürlich mit Industriestandards. Ein Sprachvergleich Bearbeitungsaufgaben. Die Leistung und Genauigkeit des kleinen Netzwerks sind mit aktuellen digitalen Technologien vergleichbar. Beim größeren Librispeech-Modell ist der Chip in der Lage, 12,4 Billionen Operationen pro Sekunde und Watt durchzuführen, und die Systemleistung wird auf das bis zu 14-fache der Leistung herkömmlicher Allzweckprozessoren geschätzt

Verwendung von 300-mm-Wafern zur Herstellung simulierter KI-Chips. Bildquelle: Ryan Levine/Nature-Website

Das Forschungsteam kam zu dem Schluss, dass diese Studie die Leistung und Effizienz der analogen Technologie der künstlichen Intelligenz sowohl in kleinen als auch in großen Modellen überprüfte und voraussichtlich eine kommerziell realisierbare Alternative zu digitalen Systemen werden wird

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