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IBM開發新處理器 結合運算和記憶體於單一晶片

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科技產業資訊室 (iKnow) - Kyle 發表於 2020年10月27日

圖、IBM開發新處理器 結合運算和記憶體於單一晶片
 
IBM正在開發一種處理器,期望結合運算和記憶體於單一晶片上,改善系統效率來克服所謂的范紐曼瓶頸Von Neumann bottleneck)以提高系統效率。這一解決方案預計2029年推出,系統效率提高了1000

在傳統系統上,運算和記憶體位於不同的位置。每一次執行運作時,資訊會在運算單元和儲存單元之間來回移動。如果將兩者整合在一起,效率勢必提高。現今IBM研究人員已經開發出了200 mm²的晶片,該晶片可以在記憶體中處理和儲存數據來克服這一瓶頸。

IBM為了達到這一目的,藉由提供開發人員一組Python語音程式撰寫的類比硬體加速套件(Analog Hardware Acceleration Kit)。再透過該套件,使他們能夠開始測試一種在記憶體內的運算方法,該方法將比起任何現有處理器還能夠更快地運行神經網絡演算法。

基本上,類比硬體加速套件的兩個主要組件,一個是基於Torch庫的開源機器學習庫,是PyTorch的一個實例,另一個類比設備模擬器。IBM希望在研發處理器的同時能與軟體開發商緊密合作,共同建構軟體。

IBM還宣布,與Synopsys已成為IBM位於紐約州Albany市的AI硬體中心的主要合作夥伴。Synopsys將開發用於高性能矽晶片的IP模組塊,以及其他用於建構人工智慧(AI)應用程式的軟體工具。

此外,IBM也將投資在紐約州Albany市的SUNY-Poly校園,新建一座無塵室設施,以推進封裝(也稱為異構整合)提高記憶體近距離之互連能力。目的是確保在開發運算核心時,記憶體頻寬會隨之增加。這些研究工作集中在細間距疊層技術上,在疊層中嵌入矽橋以實現AI晶片之間的細間距互連。通過將記憶體與AI晶片堆疊在一起,實現了完整的3D整合。

總之,IBM正在開發的處理器是為了實踐基於神經網路的AI應用程式(也稱為深度學習演算法),其能夠通過將數據儲存在記憶體中,以更快地反應事件,從而可以更快地處理簡單的權重運算。一旦完成,部署在邊緣運算平台上的AI推理引擎將特別受益。

然而,要完全實現IBM這一研究項目,可能還需要一段時間。這也表明了,在AI應用程式上,整個IT行業仍處在初始階段,未來的路還很長,後續廠商勢必會投入更多心力,為邊緣AI帶入下一階段。(762字)


參考資料:
IBM Takes AI Chip Research to Next Level. RT Insights,2020/10/23 


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