Команда из IBM Research представили свои достижения в области разработки аналоговых чипов для задач искусственного интеллекта, используя принципы функционирования человеческого мозга.
Их новейшая работа была опубликована в журнале Nature Electronics и называется “64-ядерный вычислительный чип со смешанными сигналами, основанный на памяти с фазовым изменением для глубокого вывода нейронных сетей”.
Исследователи из IBM объявили о применении нового подхода к анализу состояний, который позволяет повысить эффективность и сократить расход заряда батареи в проектах искусственного интеллекта. Один из соавторов исследования, Танос Василопулос из лаборатории IBM в Цюрихе, отметил, что “человеческий мозг способен достигать выдающихся результатов, потребляя при этом мало энергии”.
Действуя аналогично тому, как синапсы взаимодействуют друг с другом в мозге, чип смешанных сигналов IBM получил 64 аналоговых ядра в памяти, каждое из которых содержит массив синаптических клеточных единиц. Преобразователи обеспечивают плавный переход между аналоговым и цифровым состояниями.
Чипы показали точность работы на уровне 92,81% на наборе данных CIFAR-10 – популярной коллекции изображений для машинного обучения.
“Мы демонстрируем точность вывода, близкую к программному эквиваленту, с помощью ResNet и сетей с длинной краткосрочной памятью”, – сказал Василопулос. ResNet (“остаточная нейронная сеть”) – это модель глубокого обучения, которая позволяет обучать тысячи слоев нейронной сети без потери качества.
“Для достижения комплексного уменьшения задержки и энергопотребления AIMC нужно сочетать с внутрикристальными цифровыми операциями и внутрикристальной связью”, – говорит Василопулос. Он добавляет, что многоядерный чип AIMC изготовлен по 14-нм комплементарной технологии “металл-оксид-полупроводник со встроенной памятью с фазовым изменением”.
Исследователь отмечает, что “большие и более сложные рабочие нагрузки можно будет реализовывать в средах с низким энергопотреблением или при ограниченном заряде батареи”, например, на смартфонах, в автомобилях и фотоаппаратах.
“Кроме того, поставщики облачных услуг смогут использовать эти чипы для экономии электроэнергии и уменьшения выбросов углекислого газа”, – говорит он.
В IBM заявили, что будущие улучшения цифровых схем, обеспечивающие межуровневую передачу активации и промежуточное её хранение в локальной памяти, позволят выполнять на этих чипах полностью конвейерные рабочие нагрузки сквозного вывода.
Василопулос написал отдельную статью под названием “Аналоговые вычисления в памяти, достигающей совершеннолетия”, опубликованную в журнале Electrical and Electronic Engineering, в которой он дал технический обзор чипа.
Он назвал разработку “первой в своём роде” и описал её как “полностью интегрированный вычислительный чип со смешанными сигналами в памяти, основанный на внутренней интегрированной памяти с фазовым изменением (PCM) в 14-нм КМОП-процессе”.
Исследователь также указал, что чип содержит 64 ядра AIMC, каждое из которых имеет массив памяти размером 256×256 элементарных ячеек. Элементарные ячейки состоят из четырёх устройств PCM, что в сумме даёт более 16 млн. Каждое ядро также имеет лёгкий цифровой процессор, который выполняет функции активации, накопления и операции масштабирования.