Tehnološki gigant IBM predstavio je novi prototip analognog AI čipa projektovanog da oponaša funkcionalnost ljudskog mozga. Ovaj čip pokazuje svoju moć u rešavanju zamršenih proračuna u nizu zadataka unutar dubokih neuronskih mreža (deep neural networks – DNN).
Ipak, potencijal ovog čipa se proteže i izvan ovoga. IBM tvrdi da ovaj najsavremeniji čip poseduje sposobnost da značajno poboljša efikasnost veštačke inteligencije i istovremeno ublaži potrošnju energije na računarima i pametnim telefonima.
Ova inovacija objavljena je u studiji koju je sproveo IBM Research.
Promena paradigme u računanju veštačke inteligencije
Projektovan u okviru IBM-ovog kompleksa Albany NanoTech, novi AI čip se sastoji od 64 analogna računarska jezgra u memoriji. Koristeći osnovne principe operacija neuronskih mreža u biološkim mozgovima, IBM je ugradio kompaktne analogno-digitalne pretvarače zasnovane na vremenu unutar svake pločice ili jezgra. Čip omogućava besprekorne prelaze između analognog i digitalnog područja.
Izvor: IBM
Svaka pločica (ili jezgro) takođe uključuje lagane digitalne procesorske jedinice, odgovorne za izvršavanje elementarnih nelinearnih neuronskih aktivacionih funkcija i operacija skaliranja. Ove inovacije su razrađene u IBM postu na blogu objavljenom 10. avgusta.
Put ka evoluciji čipova
IBM-ov prototip čipa ima potencijal da zameni konvencionalne čipove koji trenutno napajaju aplikacije veštačke inteligencije, a koje zahtevaju velike resurse u računarima i mobilnim uređajima. Prema blogu, „globalna digitalna procesorska jedinica je integrisana u sredinu čipa koja implementira složenije operacije koje su kritične za izvršavanje određenih tipova neuronskih mreža.“
S obzirom na priliv osnovnih modela i generativnih AI alata koji ulaze na tržište, performanse i energetska efikasnost tradicionalnih računarskih metoda na koje se oslanjaju približavaju se kritičnom trenutku.
IBM nastoji da premosti ovaj jaz. Kompanija naglašava da brojni savremeni dizajni čipova imaju disparitet između memorije i procesorskih jedinica, što dovodi do uskih grla u računarstvu. „Ovo znači da se AI modeli obično čuvaju na diskretnoj memorijskoj lokaciji, a računski zadaci zahtevaju stalno mešanje podataka između memorije i procesorskih jedinica.
Tanos Vasilopulos, istraživač u IBM-ovoj istraživačkoj laboratoriji u Švajcarskoj, povukao je paralelu između ljudskog mozga i konvencionalnih računara. Naglasio je da je računar „u stanju da postigne izvanredne performanse uz malo energije.
Ova povećana energetska efikasnost u IBM čipu mogla bi da omogući izvršavanje „velikih i složenijih radnih opterećenja u okruženjima sa malom potrošnjom ili ograničenom baterijom“, kao što su automobili , mobilni telefoni i kamere.
Vasilopulos je dodao da će „pružaoci cloud usluga moći da koriste ove čipove kako bi smanjili potrošnju energije, a samim tim i ugljenični otisak“.
