IBM研發(fā)新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，比GPU能效高280倍

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關(guān)鍵信息：IBM的研究人員正在研究一種專門用于運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的芯片，該芯片將比GPU的能效高280倍，每平方毫米的操作次數(shù)將達到100倍，使數(shù)據(jù)在存儲的同時得到處理，極大地提高了處理效率。

關(guān)鍵意義：該芯片可以將人工智能應(yīng)用到個人設(shè)備，打造個性化AI，同時也可以使數(shù)據(jù)中心更加安全、高效。

直到本世紀初，研究人員才意識到，為視頻游戲設(shè)計的GPU圖形處理單元可以被用作硬件加速器，以運行更大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因為這些芯片能夠并行進行大量計算，而不是像傳統(tǒng)CPU那樣按順序處理它們。

使用GPU運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在人工智能方面取得了驚人的進步，但這兩者的合作還不是很完美。IBM研究人員正在研究一種專門用于運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新芯片，以提供更快、更有效的替代方案。

GPU的引入促進該領(lǐng)域的進展，但這些芯片仍然將處理和儲存分開，這意味著大量的時間和精力都花在了兩者之間的數(shù)據(jù)傳輸上。問題的存在促使了人們對新的存儲技術(shù)進行了研究，研發(fā)一種既能存儲和處理同一地點的大量數(shù)據(jù)，又能提高速度和能源效率的技術(shù)。

IBM這種新的存儲設(shè)備依賴于調(diào)整電阻級別來存儲模擬的數(shù)據(jù)——即以連續(xù)規(guī)模存儲數(shù)據(jù)，而不是以數(shù)字存儲器的二進制 1 和 0。因為信息存儲在存儲單元的電導(dǎo)中，通過簡單地傳遞一個電壓并讓系統(tǒng)通過物理來進行計算是可能的。

但是這些設(shè)備固有的物理缺陷使它們的行為不一致，這意味著使用它們來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類精度明顯低于使用GPU。

“我們可以在一個比GPU更快的系統(tǒng)上進行訓(xùn)練，但如果訓(xùn)練不那么準確，是沒有用的，”領(lǐng)導(dǎo)該項目的IBM研究博士后研究員Ambrogio說，“到目前為止，還沒有證據(jù)表明使用這些新設(shè)備的可能性和像GPU一樣精確?！?/p>

在上周發(fā)表在Nature雜志上的一篇論文中，Ambrogio和他的同事們描述了他們是如何利用新興的模擬存儲和更傳統(tǒng)的電子元件組合來創(chuàng)造出一種芯片，這種芯片可以與GPU的精度相匹配，同時運行速度更快，而且只消耗了一小部分能量。

為了測試他們的設(shè)備，研究人員對他們的網(wǎng)絡(luò)進行了一系列流行的圖像識別基準測試，達到了與谷歌領(lǐng)先的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件TensorFlow相當的精確度。

他們預(yù)測，一個完全內(nèi)置的芯片將比GPU的能效高280倍，而且每平方毫米的操作次數(shù)將達到100倍。

研究人員表示，他們希望在投入時間和精力打造完整的芯片之前，先檢查一下這種方法是否可行。

但這樣一個專用芯片有什么作用呢？

研究人員說，有兩個主要的應(yīng)用：將人工智能應(yīng)用到個人設(shè)備上；使數(shù)據(jù)中心更加高效。而直接在個人設(shè)備上實現(xiàn)人工智能的好處是，將會阻止用戶在云端分享他們的數(shù)據(jù)，從而增加隱私安全。

但更令人興奮的前景是人工智能的個性化。

“在你的汽車或智能手機上實現(xiàn)的這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以不斷地從你的經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。你的手機將有專門屬于你的聲音，或者你的車有專屬你的駕駛方式……”

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