IBM聲稱已開發(fā)出世界上第一批采用7納米技術構(gòu)建的用于AI推理和訓練的高能效芯片。在2月初舉行的2021年國際固態(tài)電路虛擬會議上，該公司的研究人員詳細介紹了一種硬件加速器，該加速器支持多種模型類型，同時在所有模型類型上實現(xiàn)“領先”的電源效率。

AI加速器是一種專用硬件，旨在加速AI應用程序，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡，深度學習和機器學習。它們在設計上是多核的，并且專注于低精度算術或內(nèi)存計算，這兩者都可以提高大型AI算法的性能，并帶來更好的自然語言處理，計算機視覺和其他處理。

IBM表示，其四核的芯片（仍處于研究階段）已針對具有許多不同的AI和機器學習模型的低精度工作負載進行了優(yōu)化。與高精度技術相比，低精度技術需要更少的硅面積和功耗，從而提高了緩存利用率，并減少了內(nèi)存瓶頸。這通常會減少訓練AI模型的時間和精力成本。

IBM的AI加速器芯片是少數(shù)采用超低精度“混合FP8 ”格式并以基于極端紫外線光刻的封裝來訓練深度學習模型的芯片。它也是率先采用電源管理的功能之一，能夠通過在高功耗的計算階段放慢速度來最大化性能。它提供了很高的持續(xù)利用率，表面上可以轉(zhuǎn)化為卓越的實際應用性能。

據(jù)了解，這顆芯片用于用于“混合” FP8訓練的時候，具有25.6Tflop / s的速度，而用于INT4推理，也可以做到102.4Top / s的速度。

混合8位浮點（HFP8）是IBM發(fā)明的一種格式（于2019年發(fā)布），它克服了標準8位（1個符號，5個指數(shù)，2個尾數(shù)）FP8浮點格式的局限性，在訓練特定的8位浮點格式時效果很好標準神經(jīng)網(wǎng)絡，但在訓練其他網(wǎng)絡時會導致準確性降低?；旌螰P8使用4個指數(shù)和3個尾數(shù)位進行正向傳播，然后使用5個指數(shù)和2個尾數(shù)位進行逆向傳播，這大大提高了訓練的準確性。

四個核通過一對寬的快速數(shù)據(jù)環(huán)鏈接在一起，一個用于順時針傳輸，另一個用于逆時針傳輸。這些可以保持在芯片內(nèi)關閉，也可以通過外部存儲器或多個相同的芯片打開并路由，以處理更大的網(wǎng)絡。環(huán)和內(nèi)核是異步的，以允許不同的時鐘速率分別交換功率以提高性能。

每個核心分為兩個共享暫存存儲器的子核心，然后每個子核心具有8×8引擎陣列，這些引擎經(jīng)過優(yōu)化，可通過用于浮點和定點計算的單獨管道來加速卷積和矩陣乘法–一起提供FP16，HFP8，INT4和INT2具有AI訓練和推理功能。

該36mm 2 芯片采用EUV光刻技術制造，通過內(nèi)核上的0.75V和SRAM上的0.95V達到了上述性能指標。利用在編譯網(wǎng)絡時收集的網(wǎng)絡知識，該芯片可以限制耗電的網(wǎng)絡層，以將其保持在功耗預算之內(nèi)。標稱工作頻率（0.55V內(nèi)核，0.7V SRAM）產(chǎn)生1GHz時鐘，并具有3.5Tflop / s / W FP8和16Top / s / W INT4。

在實驗中，IBM表示，其AI芯片通常可達到80％以上的訓練利用率和60％以上的推理利用率。此外，該芯片的性能和功率效率超過了其他專用推理和訓練芯片。

IBM未來2-3年的目標是將新穎的AI芯片設計商業(yè)應用到一系列應用中，包括在云，隱私，安全性和自動駕駛汽車方面的大規(guī)模訓練。IBM研究人員Ankur Agrawal和Kailash Gopalakrishnan在博客中寫道：“我們的新AI核心和芯片可用于跨多個行業(yè)的許多新的云到邊緣應用程序?！?“例如，它們可以用于使用8位格式（相對于當前行業(yè)中使用的16位和32位格式）的視覺，語音和自然語言處理中的大規(guī)模深度學習模型的云訓練。它們還可以用于云推理應用程序，例如語音到文本AI服務，文本到語音AI服務，自然語言處理服務。
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