AI類比晶片能效達傳統晶片14倍 語音辨識上效率拉滿

【CNMO新聞】在AI技術的快速發展中，一種全新的類比晶片正在改變我們對於運算能力的認知。 《自然》雜誌在8月23日發表的研究報告中，介紹了由IBM研究實驗室開發的一種新型人工智慧（AI）模擬晶片。這款新晶片的能源效率超過了傳統數位計算機晶片的14倍，在語音辨識上的效率甚至超過了通用處理器。這項突破可能將解決目前AI開發中的一些瓶頸問題。

14奈米模擬AI晶片

隨著AI技術的廣泛應用，對能源和資源的需求也不斷增長。特別是在語音辨識領域，軟體升級雖然極大提升了自動轉寫的準確率，但由於需要在記憶體與處理器之間移動大量的運算數據，硬體無法跟上訓練和運行這些模型所需的數以百萬計的參數。為了解決這個問題，研究人員提出了一個名為「存內計算」（CiM，或稱為模擬AI）的解決方案。

模擬AI系統透過直接在它自己的記憶體內執行運算，避免了在記憶體和處理器之間移動資料的低效率。這種技術預計能極大提升AI計算的能效。對此，IBM的研究團隊成功開發了一個14奈米的類比晶片，包含3500萬個相變化記憶體單元，能在34個模組中進行操作。

研究團隊使用兩個語音辨識軟體進行了測試，一個是Google的小網絡，另一個是Librispeech的大網絡。當應用於更大的Librispeech模型時，此類比晶片的效能超出了想像，能達到每秒每瓦12.4兆次運算，系統效能估計最高能達到傳統通用處理器的14倍。

研究團隊總結道，這項研究在小模型和大模型中同時驗證了模擬AI技術的性能和效率，並有望成為數位系統的商業可行的替代方案。這項突破性的發現，不僅為AI技術的發展開闢了新的道路，也可能提供更有效率、更環保的運算方式。

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