《自然》23日發(fā)表的研究報(bào)道了一種能效為傳統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)芯片14倍的人工智能（AI）模擬芯片。這一由IBM研究實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的芯片在語(yǔ)音識(shí)別上的效率超過(guò)了通用處理器。該技術(shù)或能突破當(dāng)前AI開發(fā)中因算力性能不足和效率不高而遇到的瓶頸。

研究者拿著14納米模擬AI芯片。 
圖片來(lái)源：雷恩·萊文/《自然》網(wǎng)站

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，但對(duì)此的實(shí)際演示一直缺乏。

在檢測(cè)板上的14納米模擬AI芯片。
圖片來(lái)源：雷恩·萊文/《自然》網(wǎng)站

研究團(tuán)隊(duì)此次開發(fā)了一個(gè)14納米的模擬芯片，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)（谷歌語(yǔ)音命令）和一個(gè)大網(wǎng)絡(luò)（Librispeech語(yǔ)音識(shí)別），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，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。

用來(lái)制造模擬AI芯片的300毫米晶圓。
圖片來(lái)源：雷恩·萊文/《自然》網(wǎng)站

研究團(tuán)隊(duì)總結(jié)道，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，有望成為數(shù)字系統(tǒng)的商業(yè)可行的替代選擇。