3 мин. чтения
10/21/2023 10:18:19 AM

Чип IBM Northpole запускает распознавание изображений на основе искусственного интеллекта в 22 раза быстрее, чем существующие чипы

Article Preview Image Печатная плата, используемая для подключения и тестирования чипа Northpole.Упакованный модуль Northpole соединяется с платой через гнездо, чтобы разрешить тестирование нескольких чипов (крышка 5 сокетов не показана).Связь между модулем Northpole и хост -компьютером опосредуется FPGA и происходит через разъем Edge 8 PCIe.FPGA действует только как мост PCIE, и в будущем эта функция может быть реализована на Northpole.Обратите внимание, что плата не имеет внешней памяти.Кредит: Наука (2023).Doi: 10.1126/science.adh1174

Большая команда компьютерных ученых и инженеров в IBM Research разработала специальный компьютерный чип, способный запускать приложения для распознавания изображений на основе искусственного интеллекта в 22 раза быстрее, чем чипы, которые в настоящее время находятся на рынке.

В своей статье, опубликованной в журнале Science, группа описывает идеи, которые вступили в разработку чипа, как он работает и насколько хорошо он выполняется при тестировании.Субраманиан Айер и Ввани Ройчоудхури, оба в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, опубликовали перспективную статью в том же журнале, проводя подробный анализ работы команды в Калифорнии.

По мере того, как приложения с AI становятся основными инструментами, используемыми как профессионалами, так и любителями, ученые продолжают работать, чтобы сделать их лучше.Один из способов сделать это, Iyer и Roychowdhury Note, состоит в том, чтобы перейти к компьютерной системе «края», в которой данные физически ближе к приложениям ИИ, которые их используют.

Коммерческие приложения, такие как CHATGPT, например, полагаются на данные, доступные через Интернет, которые вводят задержки по времени.В этих новых усилиях исследовательская группа в IBM разработала и создала компьютерный чип, который объединяет модуль обработки и используемые им данные - они назвали его Northpole.Команда сообщает, что дизайн их чипа был вдохновлен тем, как работает человеческий мозг.

Чип использует двухмерный массив блоков памяти и взаимосвязанных процессоров для выполнения своих задач-его полностью цифровая архитектура позволяет вычислительным ядрам напрямую общаться с далекими блоками так же легко, как и с теми, которые находятся рядом, конструкция, которая позволяет обеспечить конструкцию, которая позволяет конструкции, который позволяетЧип для обработки данных и быстро возвращает ответы.

Исследовательская группа запустила идентичные приложения на его чип и несколько других, которые в настоящее время доступны на рынке, включая графические процессоры NVIDIA.Они обнаружили, что Northpole выполнили задачи в 22 раза быстрее, чем любая из других чипов.Они также обнаружили, что он доставлял более быстрые скорости транзистора.

Исследователи признают, что их новый чип страдает от одной основной ошибки - он может запускать только специализированные процессы ИИ;Таким образом, он не может запускать учебные процессы или крупные языковые модели, такие как CHATGPT.Но они также отмечают, что вскоре они протестируют соединение нескольких чипов Northpole вместе - шаг, который, по их мнению, преодолеет его текущие ограничения.

Больше информации: Dharmendra S. Modha et al., Нейронный вывод на границе энергетики, пространства и времени, наука (2023).Doi: 10.1126/science.adh1174

Subramanian S. Iyer et al., AI Computing достигает края, Science (2023).Doi: 10.1126/science.adk6874

Получи бесплатную еженедельную рассылку со ссылками на репозитории и лонгриды самых интересных историй о стартапах 🚀, AI технологиях 👩‍💻 и программировании 💻!
Присоединяйся к тысячам читателей для получения одного еженедельного письма

Подписывайся на нас:

Нашли ошибку в тексте? Напишите нам.

Добавляй ЛРНЧ в свою ленту Google Новостей.
Читайте далее 📖

Исследователи демонстрируют передовые технологии чипов для устройств с ультра-низким энергопотреблением

5/21/2024 · 3 мин. чтения

Исследователи демонстрируют передовые технологии чипов для устройств с ультра-низким энергопотреблением

Получение тепла на хранении данных: устройство памяти позволяет обучать ИИ в экстремальных средах

5/1/2024 · 3 мин. чтения

Получение тепла на хранении данных: устройство памяти позволяет обучать ИИ в экстремальных средах