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國(guó)際著名學(xué)術(shù)期刊《自然》最新發(fā)表一篇計(jì)算科學(xué)論文，研究人員報(bào)道了一種能效為傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)芯片14倍的模擬人工智能(AI)芯片。研究顯示，這一由美國(guó)IBM研究實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的芯片在語(yǔ)音識(shí)別上的效率超過(guò)通用處理器，該項(xiàng)技術(shù)或能打破當(dāng)前AI開(kāi)發(fā)中因?qū)λ懔π阅芎托实男枨蠖龅降钠款i。

該論文介紹，隨著AI技術(shù)的崛起，對(duì)能源和資源的需求也隨之上升。在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域，軟件升級(jí)極大提升了自動(dòng)轉(zhuǎn)寫(xiě)的準(zhǔn)確率，但由于在存儲(chǔ)器與處理器之間移動(dòng)的運(yùn)算數(shù)量不斷增加，硬件無(wú)法跟上訓(xùn)練和運(yùn)行這些模型所需的數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的參數(shù)。研究人員提出的一個(gè)解決辦法是使用“存內(nèi)計(jì)算”(CiM，或稱(chēng)模擬AI)芯片。模擬AI系統(tǒng)通過(guò)直接在它自己的存儲(chǔ)器內(nèi)執(zhí)行運(yùn)算來(lái)防止低效，而數(shù)字處理器需要額外時(shí)間和能源在存儲(chǔ)器和處理器之間移動(dòng)數(shù)據(jù)。模擬AI芯片預(yù)計(jì)能極大提升AI計(jì)算的能效，但之前對(duì)此的實(shí)際演示一直缺乏。

論文第一作者和通訊作者、IBM研究實(shí)驗(yàn)室S. Ambrogio和同事開(kāi)發(fā)了一個(gè)14納米的模擬AI芯片，在34個(gè)模塊(tile)中含有3500萬(wàn)個(gè)相變化內(nèi)存單元。研究團(tuán)隊(duì)用兩個(gè)語(yǔ)音識(shí)別軟件在語(yǔ)言處理能力上測(cè)試了該芯片的效率，這兩個(gè)軟件分別是一個(gè)小網(wǎng)絡(luò)(Google Speech Commands)和一個(gè)大網(wǎng)絡(luò)(Librispeech)，并在自然語(yǔ)言處理任務(wù)上與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)比。小網(wǎng)絡(luò)的性能和準(zhǔn)確率與當(dāng)前的數(shù)字技術(shù)相當(dāng)。對(duì)于更大的Librispeech模型來(lái)說(shuō)，該芯片能達(dá)到每秒每瓦12.4萬(wàn)億次運(yùn)算(Tera Operations)，系統(tǒng)性能估計(jì)最高能達(dá)到傳統(tǒng)通用處理器的14倍。

《自然》同期發(fā)表同行專(zhuān)家的“新聞與觀點(diǎn)”文章稱(chēng)，該研究在小模型和大模型中同時(shí)驗(yàn)證了模擬AI技術(shù)的性能和效率，支持其有望成為數(shù)字系統(tǒng)的商業(yè)可行的替代選擇。(完)

（文章來(lái)源：中國(guó)新聞網(wǎng)）

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