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《自然》雜志于8月23日發(fā)布的一項研究報告中，報道了一種由IBM研究實驗室開發(fā)的人工智能（AI）模擬電路芯片，其能效是傳統(tǒng)數(shù)字計算機芯片的14倍。這一研究表明，該芯片在語音識別方面的效率超過了通用處理器，有望突破當前AI開發(fā)中因算力性能不足和效率低下而遇到的瓶頸。
隨著人工智能技術的崛起，對能源和資源的需求也相應增加。在語音識別領域，軟件升級極大地提高了自動轉寫的準確率，但由于在存儲器與處理器之間移動的運算量不斷增加，硬件無法跟上訓練和運行這些模型所需的數(shù)以百萬計的參數(shù)。為解決這一問題，研究人員提出了一種名為“存內計算”（CiM，或稱模擬AI）芯片的解決方案。模擬AI系統(tǒng)通過在其自己的存儲器內直接執(zhí)行運算，避免了數(shù)字處理器在存儲器和處理器之間移動數(shù)據(jù)所需的額外時間和能源消耗。預計模擬AI芯片能極大提升AI計算的能效，但迄今為止缺乏實際演示。
在這項研究中，研究團隊開發(fā)了一款14納米的模擬芯片，其中包含了3500萬個相變化內存單元，分布在34個模塊（tile）中。研究人員使用兩個語音識別軟件對該芯片的效率進行了測試，這兩個軟件分別是一個小型網(wǎng)絡（谷歌語音命令）和一個大型網(wǎng)絡（Librispeech語音識別），并與行業(yè)標準進行了對比。結果顯示，該芯片在小型網(wǎng)絡上的性能和準確率與當前的數(shù)字技術相當。對于更大的Librispeech模型來說，該芯片每秒每瓦能夠執(zhí)行12.4萬億次運算，系統(tǒng)性能估計最高可達傳統(tǒng)通用處理器的14倍。
研究團隊總結稱，他們的研究在小型和大型模型中驗證了模擬AI技術的性能和效率，有望成為商業(yè)可行的數(shù)字系統(tǒng)替代選擇。這一突破性的研究為AI技術的發(fā)展提供了新的可能性，有望推動AI在各個領域的廣泛應用。
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