突破人工智慧開發瓶頸：AI類比晶片能效超越傳統晶片14倍

研究人員手持一枚14奈米仿真人工智慧晶片。圖片來源：雷恩·萊文/《自然》網站

《自然》23日發表的研究報告了一種能效為傳統數位電腦晶片14倍的人工智慧（AI）類比晶片。這由IBM研究實驗室開發的晶片在語音辨識上的效率超過了通用處理器。該技術或能突破目前AI開發中因算力性能不足和效率不高而遇到的瓶頸。

隨著AI技術的崛起，對能源和資源的需求也隨之上升。在語音辨識領域，軟體升級極大提升了自動轉寫的準確率，但由於在記憶體與處理器之間移動的運算量不斷增加，硬體無法跟上訓練和運行這些模型所需的數百萬計的參數。研究人員提出的一個解決辦法是，使用「存內運算」（CiM，或稱為模擬AI）晶片。 類比AI系統透過直接在它自己的記憶體內執行運算來防止低效，而數位處理器需要額外時間和能源在記憶體和處理器之間移動資料。類比AI晶片預計能大幅提升AI運算的能效，但對此的實際演示一直缺乏。

在檢測板上的14奈米模擬AI晶片。圖片來源：雷恩萊文/《自然》網站 重寫後：這張圖片展示了一個在檢測板上的14奈米模擬AI晶片。圖片來源為雷恩·萊文的《自然》網站

研究團隊開發了一款14奈米的類比晶片，其中包含了3,500萬個相變化記憶體單元的34個模組。研究團隊使用了兩個語音識別軟體來測試該晶片在語言處理能力方面的效率，這兩個軟體分別是小型網路（Google語音命令）和大網路（Librispeech語音識別），並與行業標準進行了自然語言處理任務的比較。小網路的效能和準確率與目前的數位技術相當。對於更大的Librispeech模型來說，該晶片能夠每秒每瓦進行12.4萬億次運算，系統性能估計最高能達到傳統通用處理器的14倍

製造模擬AI晶片的300毫米晶圓的用途。圖片來源：雷恩·萊文/《自然》網站

研究團隊總結發現，這項研究在小型和大型模型中都驗證了模擬人工智慧技術的性能和效率，並有望成為數位系統的商業可行替代方案

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