IT之家 8 月 24 日消息,《自然》期刊雜誌 8 月 23 日刊登了 IBM 研究實驗室的最新研究成果:一種能效為傳統數位電腦晶片 14 倍的 AI 類比晶片。
據稱,該晶片在語音識別上的效率超過了通用處理器,並有望突破當前 AI 開發因為算力性能不足、效率不高而導致的瓶頸。
這篇文章摘要中表示,目前擁有數十億個參數的AI 模型可在一系列任務中實現較高精度,但也凸顯出傳統通用處理器(包含圖形處理器、中央處理器等)效能低下的問題。 為此,研究團隊提出「模擬記憶體運算」的方案,透過在自身的記憶體上並行執行矩陣-向量乘法,提供更強的能效。
研究團隊也開發了一個 14nm 類比晶片,其 34 個模組中含有 3,500 萬個相變化記憶體單元。在測試環節中,研究團隊使用谷歌語音命令和Librispeech 語音識別來測試該晶片語言處理能力的效率,在利用谷歌語音測試後發現,該晶片的性能、準確度「與當前的數位技術相當」;而在規模更大的Librispeech 上,該晶片可達到12.4 兆次/ 秒/ 瓦運算效能,最高相當於傳統通用處理器的14 倍效能。
IT之家附《自然》雜誌原文如下:
參考
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