IBM Research tiene desvelado un innovador chip analógico de IA que demuestra una notable eficiencia y precisión en la realización de cálculos complejos para redes neuronales profundas (DNN).
Este avance, publicado en un artículo reciente en Nature Electronics, significa un paso significativo hacia el logro de la computación de IA de alto rendimiento mientras se conserva sustancialmente la energía.
El enfoque tradicional de ejecutar redes neuronales profundas en arquitecturas informáticas digitales convencionales presenta limitaciones en términos de rendimiento y eficiencia energética. Estos sistemas digitales implican una transferencia constante de datos entre la memoria y las unidades de procesamiento, lo que ralentiza los cálculos y reduce la optimización de la energía.
Para hacer frente a estos desafíos, IBM Research ha aprovechado los principios de la IA analógica, que emula la forma en que funcionan las redes neuronales en los cerebros biológicos. Este enfoque implica almacenar pesos sinápticos utilizando dispositivos de memoria resistiva a nanoescala, específicamente memoria de cambio de fase (PCM).
Los dispositivos PCM alteran su conductancia a través de pulsos eléctricos, lo que permite un continuo de valores para los pesos sinápticos. Este método analógico mitiga la necesidad de una transferencia de datos excesiva, ya que los cálculos se ejecutan directamente en la memoria, lo que da como resultado una mayor eficiencia.
El chip recientemente presentado es una solución de inteligencia artificial analógica de vanguardia compuesta por 64 núcleos de cómputo analógicos en memoria.
Cada núcleo integra una matriz de barras transversales de celdas unitarias sinápticas junto con convertidores analógicos a digitales compactos, lo que permite una transición perfecta entre los dominios analógico y digital. Además, las unidades de procesamiento digital dentro de cada núcleo gestionan funciones de activación neuronal no lineal y operaciones de escalado. El chip también cuenta con una unidad de procesamiento digital global y vías de comunicación digital para la interconectividad.
El equipo de investigación demostró la destreza del chip al lograr una precisión del 92,81 por ciento en el CIFAR-10 conjunto de datos de imagen: un nivel de precisión sin precedentes para chips de IA analógicos.
El rendimiento por área, medido en Gigaoperaciones por segundo (GOPS) por área, subrayó su eficiencia informática superior en comparación con los chips informáticos en memoria anteriores. El diseño de eficiencia energética de este innovador chip, junto con su rendimiento mejorado, lo convierte en un hito en el campo del hardware de IA.
La arquitectura única y las capacidades impresionantes del chip de IA analógico sientan las bases para un futuro en el que se pueda acceder a la computación de IA con eficiencia energética en una amplia gama de aplicaciones.
El avance de IBM Research marca un momento crucial que ayudará a catalizar los avances en las tecnologías impulsadas por IA en los años venideros.
(Credito de imagen: Investigación de IBM)
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