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《自然》期刊雜志 8 月 23 日刊登了 IBM 研究實驗室的最新研究成果：一種能效為傳統(tǒng)數(shù)字計算機芯片 14 倍的 AI 模擬芯片。

據(jù)稱，該芯片在語音識別上的效率超過了通用處理器，有望突破當前 AI 開發(fā)因為算力性能不足、效率不高而導(dǎo)致的瓶頸。

該文章摘要中表示，當前擁有數(shù)十億個參數(shù)的 AI 模型可在一系列任務(wù)中實現(xiàn)較高精度，但也凸顯出傳統(tǒng)通用處理器（包含圖形處理器、中央處理器等）效能低下的問題。為此，研究團隊提出“模擬內(nèi)存計算”的方案，通過在自身的存儲器上并行執(zhí)行矩陣-向量乘法，提供更強的能效。

研究團隊還開發(fā)了一個 14nm 模擬芯片，其 34 個模塊中含有 3500 萬個相變化內(nèi)存單元。測試環(huán)節(jié)中，研究團隊使用谷歌語音命令和 Librispeech 語音識別來測試該芯片語言處理能力的效率，在利用谷歌語音測試后發(fā)現(xiàn)，該芯片的性能、準確度“與當前的數(shù)字技術(shù)相當”；而在規(guī)模更大的 Librispeech 上，該芯片可達到 12.4 萬億次 / 秒 / 瓦運算性能，最高相當于傳統(tǒng)通用處理器的 14 倍性能。