IBM最新研發的NorthPole類腦芯片引起了廣泛關注,因其能以超快速度運行AI圖像識別算法。該芯片運算速度比商用芯片快了22倍,而且能效提高了25倍。
IBM NorthPole 芯片將其計算能力與存儲信息的關聯內存塊交織在一起。這使得它能夠繞過所謂的馮·諾依曼瓶頸——以計算先驅約翰·馮·諾依曼的名字命名——它描述了現代計算機在等待更多獨立的計算和內存單元之間的信息交換時如何減慢速度。
IBM的NorthPole芯片的設計靈感來源于人腦的工作原理。與之前的TrueNorth芯片不同,NorthPole將這一理念轉化為一種數字架構,與當代計算機中使用的硅芯片技術兼容。該芯片由一系列交織在一起的計算核心和存儲塊組成,創新性地使每個計算核心能夠像訪問相鄰存儲塊一樣輕松地訪問遠程存儲塊。
NorthPole的巨大優勢之一是所有設備內存都位于芯片上,而不是單獨連接。由于沒有馮·諾伊曼瓶頸,該芯片可比市面上其他芯片更快地進行AI推理。此外,NorthPole具有256個核心,每個核心每個周期可以執行2,048次8位精度的操作,具有4位和2位精度的潛力。該芯片被制造成12納米節點工藝,占用800平方毫米的面積,具有極高的集成度。此外,NorthPole還在計算和內存之間的邊界上模糊了界限,從外部看,它看起來像是一塊主動內存,這使得它更容易集成到系統中,顯著減少了主機負擔。
IBM的研究團隊已經成功展示了這一新芯片如何比市面上任何商用芯片更快、更高效地運行常見的圖像識別AI。這一突破引發了對計算機架構的全新思考,有望加速AI技術的發展。
這一新技術的出現,將有望應用于各種領域,如醫療、自動駕駛、物聯網等,為人工智能技術的應用帶來更快速和高效的解決方案。 IBM的NorthPole芯片在計算和存儲的融合上取得的突破,將為未來的科技發展帶來更多可能性。


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