IBM-მა შეიმუშავა ხელოვნური ინტელექტის ჩიპი მონაცემთა შიდა შენახვით, რომელიც Nvidia-ს ამაჩქარებლებზე სწრაფია

[Magdalena]

კომპანია IBM-მა განაცხადა, რომ დაასრულა ხელოვნური ინტელექტის ამოცანებისთვის განკუთვნილი პროცესორის ახალი პროტოტიპის შექმნა. ახალი ჩიპი, კოდური დასახელებით NorthPole, ბევრჯერ უკეთესია ხელოვნური ინტელექტის წინა არქიტექტურა TrueNorth-თან და ყველაზე მოწინავე ცენტრალურ და გრაფიკულ პროცესორებთან შედარებით. 

 

პროცესორი IBM NorthPole PCIe-ბარათზე. წყარო: IBM 

ჩიპი NorthPole დამზადებულია 12-ნანომეტრიანი ტექნოპროცესის გამოყენებით და შეიცავს 22 მილიარდ ტრანზისტორს 800 მმ2 ფართობზე. ეს არის რეალურად "ქსელი ჩიპზე" - პროცესორი შეიცავს 256 ბირთვს განშტოებული ინტერფეისით და ჩაშენებული მეხსიერებით. ჩიპში ჩაშენებული მეხსიერების წყალობით შესაძლებელი გახდა ინდუსტრიაში საუკეთესო მაჩვენებლების მიღწევა ენერგოეფექტურობის, შემცირებული შეყოვნებისა და ეფექტური ფართობის თვალსაზრისით. 

ერთ ტაქტზე პროცესორი NorthPole ასრულებს 2048 ოპერაციას თითო ბირთვზე (8-ბიტიანი სიზუსტით). 4- და 2-ბიტიანი სიზუსტის შემთხვევაში შესრულებული ოპერაციების რაოდენობა, შესაბამისად, ორმაგდება და ოთხმაგდება. მსგავსი შესაძლებლობა, უპირველეს ყოვლისა, მიმართულია გამოსახულების დამუშავებისკენ, უფრო ზუსტად - ციფრული მანქანური სწავლებისთვის: ესენია ავტოპილოტირება, ავტოქირურგია და ა.შ. 

ფონ-ნეიმანის არქიტექტურის სუსტი ადგილი იყო და არის მეხსიერებისა და პროცესორის გაყოფა. IBM-ის დეველოპერებმა ეს დაბრკოლება გადალახეს, როდესაც შექმნეს პროცესორი, რომელიც ყველა მონაცემს საკუთარ თავში ინახავს და არ გზავნის მას გარე შემნახველ მოწყობილობაში. 

მოდელ ResNet50-ზე ტესტირებამ (ეს გახლავთ 50-შრიანი ნეიროქსელი გამოსახულების ამოცნობისა და კლასიფიკაციისთვის) აჩვენა, რომ ჩიპ NorthPole-ს ენერგოეფექტურობა 25-ჯერ მაღალია ჩვეულებრივ 12-ნანომეტრიან გრაფიკულ პროცესორებსა და 14-ნანომეტრიან ცენტრალურ პროცესორებთან შედარებით. აგრეთვე 22-ჯერ უკეთესი აღმოჩნდა შეყოვნების მაჩვენებლები. და ბოლოს, ჩიპის ფართობის გამოყენების თვალსაზრისით (ტრანზისტორების რაოდენობა), IBM-ის არქიტექტურა ყველა კონკურენტს აღემატება, მათ შორის 4-ნანომეტრიან GPU-ებსაც კი. 

https://tinyurl.com/4cusyhkr