世界上最快的AI芯片,是何方神圣?
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把脑子装进芯片,就行了?
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IBM的芯片,什么水平?
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单个TruNorth芯片包含4096个计算核心,可以实现神经突触和神经元排列的动态映射。IBM TrueNorth系统的一个吸引人的功能是,单个芯片由54亿个晶体管组成,仅消耗70mW的功率密度,仅占传统计算单元的1/10000; NorthPole采用12nm节点工艺制造,在800平方毫米内集成了220亿个晶体管,有256个内核,在8位精度下,每个内核每个周期可执行2048次运算;在4位和2位精度下,运算次数有可能分别增加一倍和四倍。运行基于人工智能驱动的图像识别算法速度是目前市场上同类芯片的22倍,能效是同类芯片的25倍。在不使用最先进工艺的情况下,NorthPole芯片能耗是使用最先进技术的人工智能芯片的1/5。总体而言,NorthPole的速度大约是TrueNorth的4000倍。
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国内开始研究类脑芯片了吗?
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清华大学2015年开发的第一代天机芯采用110nm工艺,2017年,第二代天机芯开始取得先进成果,基于28nm工艺制成,由156个功能核心FCore组成,包含约4万个神经元和1000万个突触。相比第一代,密度提升20%,速度提高至少10倍,带宽提高至少100倍,此外,清华大学还自主研发了软件工具链,支持从深度学习框架到天机芯的自动映射和编译。根据清华大学的计划,下一代天机芯将是14nm或更先进的工艺,且功能会强大更多; 浙江大学联合之江实验室共同研制的类脑计算机,其神经元数量与小鼠大脑神经元数量规模相当。该计算机包含792颗达尔文2代芯片,支持1.2亿个脉冲神经元、720亿个神经突触,而其典型运行功耗仅为350W~500W; 2020年10月,清华大学计算机系张悠慧团队精仪系施路平团队与合作者在《自然》(Nature)杂志发文首次提出“类脑计算完备性”以及软硬件去耦合的类脑计算系统层次结构; 2023年9月,中国科学院计算技术研究所尤海航研究员和唐光明研究员带领的研究团队研制了超导神经形态处理器原型芯片“苏轼(SUSHI)”,它是一款基于超导单磁通量子(SFQ)电路的超导计算芯片; 2023年10月,由中科南京智能技术研究院自主研发是目前国内规模最大、国际一流的类脑超级计算机服务正式启用,它已实现5亿神经元2500亿突触智能规模,较现有计算系统能效提升10倍以上,核心芯片自主可控。
参考文献
[1] IBM:A new chip architecture points to faster, more energy-efficient AI.https://research.ibm.com/blog/northpole-ibm-ai-chip
[2] IEEE Spectrum:IBM Debuts Brain-Inspired Chip For Speedy, Efficient AI.2023.10.23.https://spectrum.ieee.org/neuromorphic-computing-ibm-northpole
[3] Schuman C D, Kulkarni S R, Parsa M, et al. Opportunities for neuromorphic computing algorithms and applications[J]. Nature Computational Science, 2022, 2(1): 10-19.https://doi.org/10.1038/s43588-021-00184-y
[4] 清华大学:清华大学计算机系张悠慧团队首次提出“类脑计算完备性”.2020.10.16.https://mp.weixin.qq.com/s/-zZpk1pESZ_q2eDWECsIZg
[5] 中科院计算所:计算所研制超导神经形态处理器原型芯片“苏轼(SUSHI)”.2023.9.28.https://mp.weixin.qq.com/s/kUz6hYkI7hvs9a09pDtwhw
[6] 南京发布:问天Ⅰ,类脑计算机.2023.10.17.https://mp.weixin.qq.com/s/Mm-Tb-Vrr-uXXu4uKZe9sA
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