IBMs Künstliche-Intelligenz-Beschleuniger AIU wird mit 23 Milliarden Transistoren einen Unterschied machen

IBM-Forschunghat offiziell das erste SoC-Artefakt angekündigt, das entwickelt wurde, um Deep-Learning-Modelle schneller zu trainieren und auszuführen als Allzweck-CPUs: IBM-Einheit für künstliche Intelligenz(Einheit für künstliche Intelligenz – AIU).

IBM AIU verwendet den PCIe-Steckplatz wie andere Peer-Beschleuniger. Basierend auf dem von IBM entwickelten AIU-Beschleuniger sollen damit die vom Unternehmen genannten Hauptprobleme gelöst werden. Diese Probleme ergeben sich aus der Verwendung herkömmlicher CPUs und GPUs beim Deep Learning und Training von Grenznetzwerken und daher der Ineffizienz hier. IBM hat den AIU-Beschleuniger ausschließlich für das KI-Training entwickelt. Daher, Das Training von Systemen der künstlichen Intelligenz ist schnellerwird in einer Weise durchgeführt und Produktivitätwird zur Verfügung gestellt.

Ein Beschleuniger für künstliche Intelligenz

IBM AIU Er kann grundsätzlich als anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreis (ASIC) beschrieben werden. Der Beschleuniger wurde für Deep Learning entwickelt und kann für jede Aufgabe programmiert werden. 32 Prozesskerneund 23 Milliarden TransistorenDer Prozessor für künstliche Intelligenz, der hat Telum Es basiert auf dem Design seiner Prozessoren. Der Telum-Prozessor wird im 7-nm-Prozess hergestellt, während der AIU TSMCist effizient 5nmlöst sich während des Vorgangs von den Bändern.

Das Ziel von IBM ist es, die Effizienz der KI-Hardware zu verbessern. 2,5 mal im Jahr es gibt Zuwachs. Das Unternehmen hatte die Einheit AI ​​Hardware Center gegründet, um nur in diesem Bereich zu arbeiten. 2029Das Hauptziel, das auf das Jahr 2019 zurückgeht, besteht darin, die Modelle der künstlichen Intelligenz mit 2019 zu vergleichen. tausendmal schnellerArt zu trainieren.

Warum das Trainieren von Modellen künstlicher Intelligenz so wertvoll ist, erklärt IBM in seinem Blogbeitrag: „Die Verwendung künstlicher Intelligenz zur Klassifizierung von Katzen und Hunden auf Fotos ist eine unterhaltsame akademische Übung. Aber sie werden die wertvollen Probleme, mit denen wir heute konfrontiert sind, nicht lösen. Wir brauchen unternehmenstaugliche, industrielle Hardware für KI, um die Herausforderungen der realen Welt zu meistern.“Schließlich hofft IBM, den AIU-Beschleuniger in naher Zukunft auf den Markt bringen zu können.