Нейросети бьют все рекорды производительности и эффективности, но архитектура компьютеров, «железо», на котором они работают на самом деле обладает многими ограничениями. Оно тормозит развитие ИИ, создавая пределы скорости и снижая эффективность.
IBM Research обратилась к иной модели для создания более эффективного цифрового мозга: мозгу человеческому. Она представили «64-ядерный вычислительный чип со смешанными сигналами в памяти, основанный на памяти с фазовым изменением для глубокого вывода нейронных сетей», научная статья вышла в Nature Electronics, сообщает Tech Xplore. Исследователи заявили, что они применили новый подход для анализа состояний, который обещает повысить эффективность и сократить расход заряда батареи в проектах с ИИ.
«Человеческий мозг способен достигать выдающихся результатов, потребляя при этом мало энергии», — сказал один из авторов исследования Танос Василопулос из исследовательской лаборатории IBM в Цюрихе, Швейцария.
Действуя аналогично тому, как синапсы взаимодействуют друг с другом в мозге, чип смешанных сигналов IBM имеет 64 аналоговых ядра в памяти, каждое из которых содержит массив синаптических единиц. Преобразователи обеспечивают плавный переход между аналоговым и цифровым состояниями.
По данным IBM, чипы достигли точности 92,81% в наборе данных CIFAR-10 — широко используемой в машинном обучении коллекции изображений. Чип можно использовать в мобильных телефонах, автомобилях и фотоаппаратах.
«Кроме того, поставщики облачных услуг смогут использовать эти чипы для снижения затрат на электроэнергию и выбросов углекислого газа. Чип состоит из 64 ядер AIMC, каждое из которых имеет массив памяти размером 256x256 элементарных ячеек. Элементарные ячейки состоят из четырех устройств PCM, что в общей сложности составляет более 16 миллионов рабочих единиц. В дополнение к массиву аналоговой памяти каждое ядро содержит легкий цифровой процессор, выполняющий функции активации, накопления и операции масштабирования»», — сказал ученый.