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最新研发模拟人工智能芯片比传统芯片节能14倍提升语音识别效率

中新网北京8月24日电 (记者 孙自发)国际知名学术期刊《自然》近日发表了一篇计算科学论文。 研究人员报告了一种模拟人工智能 (AI) 芯片,其能效比传统数字计算机芯片高 14 倍。 。 研究表明,这款由美国IBM研究实验室开发的芯片在语音识别方面比通用处理器更加高效。 该技术或将打破当前人工智能发展因算力性能和效率需求而遇到的瓶颈。

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检测板上的14nm模拟AI芯片(图片来自Ryan Lavine)。图片由Springer Nature提供

论文介绍,随着人工智能技术的兴起,对能源和资源的需求也随之增加。 在语音识别领域,软件升级极大地提高了自动转录的准确性,但由于内存和处理器之间移动的操作数量不断增加,硬件无法跟上训练和运行这些模型所需的数百万次操作。 计算的参数。 研究人员提出的一种解决方案是使用“内存计算”(CiM,或模拟 AI)芯片。 模拟人工智能系统通过直接在自己的内存中执行操作来防止效率低下,而数字处理器需要额外的时间和精力在内存和处理器之间移动数据。 模拟AI芯片有望大幅提高AI计算的能源效率,但目前缺乏实际演示。

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研究人员手持的14纳米模拟AI芯片(图片来自Ryan Lavine)。图片由Springer Nature提供

该论文的第一作者和通讯作者 IBM 研究实验室的 S. Ambrogio 及其同事开发了一款 14 纳米模拟 AI 芯片,其中包含 34 个模块(瓦片)中的 3500 万个相变存储单元。 研究团队使用小型网络(Google Speech Commands)和大型网络(Librispeech)两种语音识别软件测试了该芯片在语言处理能力方面的效率,并与自然语言处理任务进行了比较。 与行业标准进行比较。 小型网络的性能和准确性可与当前的数字技术相媲美。 对于更大的 Librispeech 模型,该芯片每瓦每秒可实现 12.4 万亿次运算(Tera Operations),系统性能预计可达传统通用处理器的 14 倍。

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用于制造模拟 AI 芯片的 300mm 晶圆(图片来自 Ryan Lavine)。照片由 Springer Nature 提供

《自然》同时发表了同行专家的“新闻与观点”文章,称该研究验证了模拟AI技术在小型和大型模型中的性能和效率,支持其成为商业上可行的数字替代品的潜力系统。 (超过)