IBM NorthPole AI 晶片整合记忆体架构，称 12 奈米超越 4 奈米 GPU
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IBM 日前宣布开发出 NorthPole AI 晶片，号称具备人类大脑运作，推论性能据称超越 4 奈米制程的 GPU，适用于边缘运算等领域。
NorthPole 晶片是 IBM 曾在 2014 年模拟人脑运作的 TrueNorth 晶片后继款，晶片开发同样由 TrueNorth 负责人 Dharmendra Modha 主导。
IBM 指出，传统半导体产业，晶片遵循相同基本架构，处理单元与储存资讯是相互分开的。这样的架构虽然简化晶片设计模式，却也因传输速度赶不上处理速度出现 von Neumann 瓶颈。Dharmendra Modha 认为人脑是最节能处理器，所以研究持续寻找以数位复制人脑的方法。
IBM NorthPole 晶片相对传统晶片最大不同点是晶片内建记忆体，没有 von Neumann 瓶颈，NorthPole 晶片 AI 推论能力优于竞争对手。NorthPole 晶片虽然采 12 奈米制程，但能 800mm 上放置 220 亿个电晶体，拥有 256 个核心，于 8-bit 环境每核心运算周期可执行 2,048 次操作，若 4-bit 或 2-bit 环境，执行次数翻倍。
IBM 指出，NorthPole 晶片号称模糊运算与储存界线，让 NorthPole 晶片容易整合至系统，减少搭载晶片设备负荷，让 NorthPole 晶片在 ResNet-50 模型测试后，结果较同样采 12 奈米制程对手 GPU 产品来说，NorthPole 晶片每秒辨识能效是对手 25 倍，且不管延迟或运算空间要求，表现都优于所有主流架构，甚至凌驾基于 4 奈米制程的 GPU。
不过 NorthPole 的优势也是弱点。NorthPole 只能轻松读取整合至晶片的终端数据，读取外界数据时，便没有计算速度优势。Dharmendra Modha 表示，虽然 NorthPole 无法执行类 GPT-4 训练，但可满足许多企业模型的推论要求。
IBM 仍在研究 NorthPole 晶片适用领域，但研究员发现，许多需即时处理大量资料的边缘计算领域将可能非常适合采用 NorthPole 晶片，如自动驾驶、远端通讯等领域，NorthPole 均是擅长处。
(首图来源：Flickr/Adrian Scottow CC BY 2.0)
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