- BrainTools - https://www.braintools.ru -
Исследователи IBM Research рассказали, как они использовали человеческий мозг [1] в качестве модели при создании аналогового чипа для задач, связанных с искусственным интеллектом [2].

Они опубликовали [3] статью «64-ядерный вычислительный чип со смешанными сигналами, основанный на памяти [4] с фазовым изменением для глубокого вывода нейронных сетей» в журнале Nature Electronics.
Исследователи IBM заявили, что они применили новый подход для анализа состояний, который позволит повысить эффективность и сократить расход заряда батареи в проектах искусственного интеллекта.
«Человеческий мозг способен достигать выдающихся результатов, потребляя при этом мало энергии», — отмечает один из соавторов исследования Танос Василопулос из лаборатории IBM в Цюрихе.
Действуя аналогично тому, как синапсы [5] 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 достигли точности работы на уровне 92,81% в наборе данных CIFAR-10 — широко используемой коллекции изображений для машинного обучения [6].
«Мы демонстрируем точность вывода, близкую к программному эквиваленту, с помощью ResNet и сетей с длинной краткосрочной памятью», — сказал Василопулос. ResNet («остаточная нейронная сеть») представляет собой модель глубокого обучения, которая позволяет обучать тысячи слоев нейронной сети без снижения производительности.
«Чтобы добиться комплексного снижения задержки и энергопотребления, AIMC необходимо объединить с внутрикристальными цифровыми операциями и внутрикристальной связью», — заявил Василопулос. По его словам, 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 выполнять в средах с низким энергопотреблением или в условиях ограниченного заряда батареи», в том числе на смартфонах, в автомобилях и фотоаппаратах.
«Кроме того, поставщики облачных услуг смогут использовать эти чипы для снижения затрат на электроэнергию и выбросов углекислого газа», — сказал он.
В IBM заявили, что будущие усовершенствования 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 предложил [7] технический обзор чипа в отдельной статье под названием «Аналоговые вычисления в памяти, достигающей совершеннолетия», опубликованной в журнале Electrical and Electronic Engineering.
Называя разработку «первой в своём роде», он описывает 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 включает 64 ядра AIMC, каждое из которых имеет массив памяти размером 256×256 элементарных ячеек. Элементарные ячейки состоят из четырёх устройств PCM, что в общей сложности составляет более 16 млн. В дополнение к массиву аналоговой памяти каждое ядро содержит лёгкий цифровой процессор, выполняющий функции активации, накопления и операции масштабирования.
Между тем позже в этом году компания выпустит [8] Meteor Lake, первый потребительский чип со встроенным нейронным процессором для задач машинного обучения. Вероятно, что процессоры будут [9] только мобильными.
Автор: maybe_elf
Источник [10]
Сайт-источник BrainTools: https://www.braintools.ru
Путь до страницы источника: https://www.braintools.ru/article/10546
URLs in this post:
[1] мозг: http://www.braintools.ru/parts-of-the-brain
[2] интеллектом: http://www.braintools.ru/article/7605
[3] опубликовали: https://arxiv.org/abs/2212.02872
[4] памяти: http://www.braintools.ru/article/4140
[5] синапсы: http://www.braintools.ru/neuron-the-structure-of-nerve-cell/synapse
[6] обучения: http://www.braintools.ru/article/5125
[7] предложил: https://engineeringcommunity.nature.com/posts/analogue-in-memory-computing-coming-of-age
[8] выпустит: https://habr.com/ru/news/713334/
[9] будут: https://habr.com/ru/companies/dcmiran/news/746640/
[10] Источник: https://habr.com/ru/news/756602/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=756602
Нажмите здесь для печати.