智东西11月4日消息,为了解决AI对数据、能源和内存资源的巨大需求,IBM一直致力于开发节能的AI硬件加速器,希望能在混合云环境中将计算能力提高几个数量级,而无需更多能源。
近期,IBM在官网上报告了AI计算效率提升的最新进展,包括与多位合作伙伴在数字AI和模拟AI软硬件研发方面的进展。
一、四大方向,IBM全面布局AI硬件!
传统芯片难以处理大量数据在内存和处理器之间的传输,这样不仅无法高效执行AI算法,也会耗费大量能源,对环境造成负面影响。
2019年2月,IBM Research成立了AI硬件中心,其目标是在十年内将AI计算效率提高1000倍。在过去的两年中,IBM表示他们一直在朝着这个目标努力:每年计算效率提高超两倍。
10月21日,在IEEE CAS/EDS AI计算研讨会上,IBM Research公布了新技术和合作伙伴:
1、IBM Research正在与IBM Research AI硬件中心的最新成员之一红帽合作,以使IBM数字AI内核与红帽OpenShift及其生态系统兼容。
2、正在准备开源IBM模拟AI内核工具包。
3、AI硬件中心将与自动化设计公司新思科技合作开发新AI芯片架构。
4、在基础设施上投资,加速开发新芯片封装,以消除内存带宽瓶颈。
官网链接:https://www.ibm.com/blogs/research/2020/10/ai-hardware-hybridcloud/?_ga=2.23778872.349181113.1604370110-1323849253.1604370110
二、与红帽同行,致力硬、软件并行开发
在公布的四个方向中,IBM与红帽以及电子设计自动化软件、仿真和原型解决方案公司新思科技的合作是亮点。
在IBM的数字AI内核兼容红帽的OpenShift生态系统后,IBM可以硬件与软件并行开发,并寻求更好的整体解决方法。
数字AI内核可作为加速器,通过使用定制的体系结构、软件和算法来转换现有的半导体技术,以降低精度的方式来加快计算速度并降低功耗,同时保持模型的准确性。
IBM Systems Research副总裁Mukesh Khare表示:“我们要确保我们正在进行所有数字AI内核的工作,包括体系结构和算法改进的工作,都保持着相同的准确性。”
三、协同新思科技,开源模拟AI工具包
IBM和设计自动化公司新思科技开源了共同研发的模拟硬件加速工具包,该加速包还能提供模拟AI硬件。
▲IBM 计算效率变化
模拟AI是针对解决所谓的冯·诺依曼瓶颈,即数据堵塞在处理器和内存之间。模拟AI即通过在存储器本身执行计算来解决这一问题。
Khare表示,模拟AI工具包将提供给初创企业、学者、学生和企业。 “他们都可以体验到工具包即将推出的一些新功能。而且我敢肯定,他们中的一些人会比我们想出更好的方法来利用这些硬件。”
该工具箱中的很大一部分是新思科技提供的设计工具。
新思科技人工智能与中央工程副总裁Arun Venkatachar表示,与IBM在模拟AI工具包的硬件和软件上进行了合作。
Venkatachar说:“我们参与了整个芯片开发过程:从材料研究和物理研究,到硬件设备、软件测试。”
IBM的Khare也表示:“研发过程可以细分为基础设备和材料研究、芯片设计、芯片架构、系统设计软件和仿真以及最终的用户测试。但对我们来说,新思科技在整个堆栈中和我们的协同非常重要。因为没有合适的软件基础设施,硬件开发不会完整,反之亦然。”
结语:AI飞速发展,硬件也该迎头赶上
为了研发AI硬件加速器,IBM在纽约奥尔巴尼建立了全球研究中心,并与14个商业合作伙伴达成合作,期望在开发AI硬件方面发挥核心作用。
各类软件算法拓宽了我们“技术改变生活”想象的边界,但算法跃升的基础是处理能力、内存和带宽各方面性能过硬的AI硬件。
我们也期待,在AI硬件和混合云领域产生新的模型和方法,革新AI硬件产业,为人工智能带来新的活力。
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