IBM hat kürzlich einen neuen Prototyp eines Chips für künstliche Intelligenz (KI) vorgestellt, der angeblich sowohl schneller als auch weitaus energieeffizienter ist als alle derzeit verfügbaren Chips.
Gemäß den Forschungsergebnissen veröffentlicht Im Science Magazine vom 19. Oktober heißt es, dass der neue Chip mit dem Namen NorthPole „eine 25-mal höhere Energiemetrik“ bei einem relevanten Benchmark „und eine 22-mal niedrigere Zeitmetrik der Latenz“ erreicht.
Angeblich bedeutet dies das Potenzial für Post-GPU-Leistung zu einem Bruchteil der Kosten für den Energiebedarf.
Damien Querlioz, Nanoelektronikforscher an der Universität Paris-Saclay in Palaiseau, beschrieb die Energieeffizienz von NorthPole in einem Artikel als „umwerfend“. veröffentlicht über die Natur.
Laut dem Artikel des IBM Research-Teams:
„NorthPole übertrifft alle gängigen Architekturen, selbst solche, die fortschrittlichere Technologieprozesse nutzen.“
Eines der größten Hindernisse für die Verbesserung der KI-Verarbeitung wird als „von-Neumann-Engpass“ bezeichnet. Unter Verwendung der derzeit verfügbaren Architektur verfügen KI-Chips tendenziell über schnellere Verarbeitungskapazitäten als der Speicher, den sie zum Ausführen von Prozessen benötigen. Dadurch entsteht immer dann Latenz, wenn Informationen zwischen der Verarbeitungseinheit und dem Arbeitsspeicher gesendet werden.
Dies gilt insbesondere am „Edge“, wo Chips und Daten gemeinsam gespeichert werden. Viele Experten halten die Beseitigung dieses Engpasses seit langem für den Schlüssel zum lokalen Betrieb leistungsstarker neuronaler Netze auf Geräten.
Veröffentlichung diese Woche in @ScienceMagazine, der neueste Prototyp eines KI-Chips von IBM Research, NorthPole, könnte uns dabei helfen, zu einer energieeffizienteren KI zu gelangen. Erfahren Sie mehr: https://t.co/qyKIUGg5ld pic.twitter.com/eFklLNSqkW
— IBM Research (@IBMResearch) 19. Oktober 2023
Laut IBM Research umgeht der neue Prototyp-Chip, der im Labor des Unternehmens in Alamaden, Kalifornien, hergestellt wird, den Von-Neumann-Engpass, indem er im Wesentlichen die Speicherkomponente auf dem Verarbeitungschip selbst integriert.
Wie der Hauptentwickler des Chips, Dharmendra Modha, es ausdrückt, ist NorthPole „ein komplettes Netzwerk auf einem Chip“, das „einen völlig anderen Weg als die von Neumann-Architektur beschreitet“.
Der Benchmark, der die Wirksamkeit des Chips demonstriert, ResNet50, ist ein 50-schichtiges neuronales Netzwerk, das hauptsächlich zum Testen von Computer-Vision-Aufgaben wie der Bildklassifizierung verwendet wird.
Die gemeldeten Ergebnisse der NorthPole-Hardware bei diesem Benchmark deuten darauf hin, dass sie bei damit verbundenen Aufgaben wie autonomer Chirurgie, dem Betrieb selbstfahrender Autos und anderer Fahrzeuge sowie zahlreichen robotikbezogenen Unternehmungen außergewöhnlich gute Leistungen erbringen könnte.
IBM Research forscht bereits seit Jahren am nächsten Chip, der die NorthPole-Architektur nutzt. Nach Im Unternehmensblog heißt es: „Dies ist erst der Anfang der Arbeit für Modha an NorthPole.“