IBM yapay zeka çipi enerji verimliliği konusunda standart GPU’lardan daha verimli çalışıyor. Peki IBM için ufukta yeni haberler var mı?
IBM Research yakın zamanda, yapay zeka çıkarım görevleri için GPU düzeyinde performans vaat ederken güç verimliliğini önemli ölçüde artıran bir analog çipin gelişimini ayrıntılarıyla anlatan bir makale yayınladı. GPU’lar yapay zeka işleme için yaygın olarak kullanılsa da, yüksek güç tüketimleri gereksiz maliyetlere yol açabiliyor.
Halen geliştirme aşamasında olan analog yapay zeka çipi , aynı yerde hem hesaplama hem de bellek depolama yeteneğine sahip. Bu tasarım, insan beyninin işlevini yansıtarak gelişmiş güç verimliliğine yol açıyor. Bu teknoloji, bellek ve işlem birimleri arasında sürekli veri hareketi gerektiren, hesaplama hızını azaltan ve güç kullanımını artıran mevcut çözümlerle çelişiyor.
IBM için yeni süreç
Şirketin dahili testlerinde, yeni çip, analog bellek içi hesaplamanın hesaplama kesinliğini değerlendirirken CIFAR-10 görüntü veri setinde yüzde 92,81’lik bir doğruluk oranı gösterdi. IBM, bu doğruluğun, benzer teknolojiyi kullanan herhangi bir mevcut çip ile eşit olduğunu iddia ediyor. Ek olarak, test sırasındaki enerji verimliliği, girdi başına yalnızca 1,51 mikrojoule enerji tüketerek dikkat çekici.
Nature Electronics’te yayınlanan araştırma makalesi , çipin yapısını daha da derinleştiriyor. 14 nm tamamlayıcı metal oksit yarı iletken (CMOS) teknolojisi kullanılarak oluşturulmuştur ve 64 analog bellek içi bilgi işlem çekirdeği (veya döşeme) içeriyor. Her çekirdek, derin sinir ağı (DNN) modellerinin bir katmanına benzer hesaplamalar gerçekleştirmesini sağlayan 256’ya 256’lık bir çapraz çubuk sinaptik birim hücre dizisine sahip. Ayrıca çip, belirli sinir ağları için hayati önem taşıyan daha karmaşık işlemleri gerçekleştirebilen küresel bir dijital işlem birimiyle birlikte geliyor.
Yeni IBM çipi, özellikle yapay zeka işleme sistemlerinde tanık olunan güç tüketimindeki keskin artış göz önüne alındığında, inkar edilemez bir şekilde ilgi çekici bir gelişme. Raporlar, yapay eka çıkarım raflarının standart sunucu raflarının gücünü on katına kadar tüketebileceğini gösteriyor. Bu artış, hem daha yüksek yapay zeka işleme maliyetlerine hem de çevresel kaygılara yol açar. Bu bağlamda, herhangi bir verimlilik ar Ek bir avantaj, özel, güç açısından verimli bir yapay zeka çipinin GPU’lara olan talebi azaltabilmesi ve muhtemelen oyunculara fayda sağlayacak fiyat düşüşlerine yol açabilmesi. Ancak, IBM çipi hala geliştirilmekte olduğu için bu aşamada spekülatif. Ticari üretimi için zaman çizelgesi bilinmiyor ve bu gerçekleşene kadar, GPU’lar yapay zeka işlemeye hakim olmaya devam edecek ve bu da onların yakın gelecekte daha uygun fiyatlı hale gelmelerini pek olası kılmıyor.
