IBM类脑芯片NorthPole实现快速高效的人工智能

来源:《半导体芯科技》杂志文章

美国IBM公司最新推出一款类脑芯片-NorthPole，将220亿个晶体管封装在仅800平方毫米的面积内。这款芯片将其计算模块与存储信息的模块交织在一起，允许每个计算核心像访问相邻的存储块一样轻松地访问远程存储块，大大加快了计算单元和存储单元之间信息交换的速度。

据报道，NorthPole是受人脑机理启发的芯片。受大脑启发的电子产品经常采用的一种策略是复制生物神经元计算和存储数据的方式，而将处理器和内存结合起来可以显著减少计算机在这些组件之间传输数据时损失的能量和时间。这也是在模仿人类大脑以极其节能的方式快速执行计算。

“大脑比现代计算机节能得多，部分原因是它在每个神经元中都存储着计算记忆。NorthPole融合了类脑计算和硅优化计算、计算和内存、硬件和软件之间的界限。”IBM类脑计算首席科学DHARMENDRA MODHA表示。

NorthPole建立在IBM之前的类脑芯片TrueNorth基础上，TrueNorth于2014年首次亮相，其功耗比当时的传统微处理器低四个数量级。经过八年的开发，NorthPole大幅降低了成本，速度大约是TrueNorth的4000倍。

Northpole采用了12nm工艺制造，在约800平方毫米的面积里放置了220亿个晶体管，拥有256个计算单元内核，在8-bit精度下每个计算单元每个周期可执行2048次操作，如果换成4-bit或2-bit精度，操作次数则翻倍。

IBM研究院表示，由于芯片采用了ResNet-50神经网络模型，推理性能优于所有主流架构，超过了4nm工艺制造的GPU。根据IBM公司的测试结果：NorthPole在执行人工智能任务时，与目前市场上同类微芯片相对比，其速度达到其22倍，每瓦能效大约是其25倍，而占地面积却只有五分之一。

Modha说：新芯片的速度和效率来自于其所有内存都位于芯片本身上。这意味着每个内核都可以轻松地访问芯片上的内存。而从外部来看，NorthPole像是一个活动的存储芯片，这有助于将NorthPole集成到系统中。

在传统芯片架构里，处理单元与储存信息是相互分开的，这样虽然简化了芯片设计，但却因传输速度不及处理速度出现“冯·诺伊曼瓶颈”。NorthPole在架构上，模糊了计算和存储之间的界限，使其更容易整合到系统中，而且明显减少了主机的负载。

IBM认为NorthPole的潜在应用可能包括图像和视频分析、语音识别，以及作为大型语言模型基础的神经网络（为ChatGPT等聊天机器人提供动力）。而这些人工智能任务可能会应用于自动驾驶汽车、机器人、数字助理和卫星观测等领域。

科学家们指出，IBM采用12纳米节点工艺制造NorthPole。目前CPU的最先进技术已经是3纳米，这表明这种受大脑启发的策略可能会带来进一步的收益。

IBM的科学家在2023年10月出版的《SCIENCE》杂志上详细介绍了他们的研究成果。

审核编辑 黄宇