Электронный мозг всё ближе: учёные из IBM создали принципиально новый нейроморфный чип.

Уже из каждого утюга нас пытаются (и ведь получается) впечатлить технологиями искусственного интеллекта и искусственных нейронных сетей. Однако все эти «чудеса» по факту не обходятся без серьёзных затрат.

Искусственные нейронные сети, реализованные программно, при достаточно большой глубине сети и большим количеством связей между искусственными нейронами требуют большой производительности. Именно поэтому большинство сетей работают на удалённых серверах. Есть немногие нейросетки, которые можно установить локально на свой компьютер, вроде stable diffusion, но работают они только на достаточно мощных машинах и требуют конкретное оборудование, например современные видеокарты, имеющие тензорные ядра CUDA. Если не вдаваться в подробности, эти ядра построены таким образом, что позволяют намного быстрее обрабатывать матричные выражения.

Можно построить искусственную нейронную сеть на аппаратном уровне, и здесь появляется очень много вариантов, как это сделать. Самый простой вариант практически невозможно переобучить, а тот вариант, который можно легко переобучить - громоздкий, сложный, и потребляет много энергии. Такие чипы, что те, что другие, называют нейроморфными. Хотя это не всегда правильно, так как в среде специалистов нейроморфными называют конкретный вид чипов, но вне круга спецов всё гребут в одну кучу.

И вот исследователи из IBM решили не изобретать велосипед в поисках надёжного аппаратного аналогового варианта нейроморфного чипа, который «и рыбку съесть, и косточкой не подавиться», в смысле и работает хорошо, и не прожорливый и не слишком сложный. Они решили, сюрприз, подсмотреть структуру у человеческого мозга. Это было так неочевидно [SARCASM], что удивительно, как они догадались до этого!

Ладно, хватить упражняться в остроумии…

В статье, опубликованной в журнале Nature Electronics, исследователи из IBM описывают 64-ядерный вычислительный чип со смешанными сигналами в памяти, который обладает высокой эффективностью и низким энергопотреблением. Этот чип имеет аналоговые ядра в памяти, каждое из которых содержит массив синаптических клеточных единиц, и использует преобразователи для перехода между аналоговыми и цифровыми состояниями.

«Человеческий мозг способен достигать выдающихся результатов, потребляя при этом мало энергии», — сказал один из соавторов исследования Танос Василопулос из исследовательской лаборатории IBM в Цюрихе, Швейцария.

Одним из главных достижений этого чипа является его точность в обработке изображений. По данным IBM, чип достиг точности 92,81% в наборе данных CIFAR-10, который широко используется в задачах машинного обучения. Это означает, что чип смешанных сигналов обладает большим потенциалом для обработки сложных задач в средах с ограниченным энергопотреблением, таких как мобильные телефоны, автомобили и фотоаппараты.

Одним из основных преимуществ этого нового чипа является его способность эффективно выполнять сложные вычисления при низком энергопотреблении. Это открывает новые возможности для применения искусственного интеллекта в различных областях, где ограниченный заряд батареи является проблемой.

«Чтобы добиться комплексного снижения задержки и энергопотребления, AIMC необходимо объединить со встроенными цифровыми операциями и встроенной связью», — заявил Василопулос. «Здесь мы сообщаем о многоядерном чипе AIMC, разработанном и изготовленном по 14-нм комплементарной технологии металл-оксид-полупроводник со встроенной памятью с фазовым изменением».

По словам Василопулоса, благодаря такой улучшенной производительности «большие и более сложные рабочие нагрузки можно будет выполнять в средах с низким энергопотреблением или в условиях ограниченного заряда батареи». Это будет включать в себя мобильные телефоны, автомобили и фотоаппараты.

«Кроме того, поставщики облачных услуг смогут использовать эти чипы для снижения затрат на электроэнергию и выбросов углекислого газа», — сказал он.

Будущие усовершенствования в цифровых схемах могут дать еще больший прогресс в области глубокого вывода нейронных сетей. Возможность передачи активаций между уровнями и промежуточное хранение активаций в локальной памяти будет способствовать более эффективной обработке информации и улучшению производительности.

В своем личном блоге, обсуждая последние достижения IBM, Танос (имя хайповое вообще) Василопулос сказал:

«Благодаря этой работе многие компоненты, необходимые для полной реализации перспектив аналогового искусственного интеллекта, обеспечивающего производительный и энергоэффективный искусственный интеллект, были проверены на кристаллах».

Он предложил технический обзор чипа в отдельной статье под названием «Зрелость аналоговых вычислений в памяти», опубликованной в журнале Electrical and Electronic Engineering 10 августа.

Называя чип «первым в своем роде», он описал его как «полностью интегрированный вычислительный чип со смешанными сигналами в памяти, основанный на внутренней интегрированной памяти с фазовым изменением (PCM) в 14-нм комплементарном металлическом КМОП-процессоре».

Далее, определяя проект, он сказал:

«Чип состоит из 64 ядер AIMC, каждое из которых имеет массив памяти размером 256x256 элементарных ячеек. Элементарные ячейки состоят из четырех устройств PCM, что в общей сложности составляет более 16 миллионов устройств. В дополнение к массиву аналоговой памяти Каждое ядро содержит легкий цифровой процессор, выполняющий функции активации, накопления и операции масштабирования».

Исследования в области искусственного интеллекта и глубокого обучения продолжаются, и новые разработки, такие как чип смешанных сигналов IBM, открывают новые горизонты для применения искусственного интеллекта в реальном мире.

Благодарю за чтение! Если понравилась статья, то предлагаю подписаться. А если есть желание поддержать проект более весомо, приглашаю на наш Бусти!

Источник: m.vk.com

Комментарии: