Аналог встроенной в память интегральной схемы от IBM

IBM представила инновационное решение в области нейронных сетей — аналог встроенной в память интегральной схемы (ИС). Эта ИС использует память фазового перехода для хранения весов в виде аналоговых уровней проводимости, что позволяет выполнять аналоговые вычисления с умножением и накоплением. IBM признает, что для успешной обработки аналогового ИИ необходимо решить две ключевые проблемы. Во-первых, массивы памяти должны иметь точность, сравнимую с существующими цифровыми системами. Во-вторых, беспрепятственное взаимодействие с цифровыми вычислительными блоками и цифровой коммуникационной матрицей чипа имеет решающее значение.

14-нм CMOS IC, изготовленная собственными силами с использованием внутренней технологии памяти с фазовым переходом, состоит из 64 аналоговых вычислительных блоков в памяти. Каждая плитка представляет собой массив перекладин размером 256 x 256 синаптических элементарных ячеек. С точки зрения интерфейса каждая плитка оснащена аналого-цифровыми преобразователями (АЦП) для облегчения взаимодействия с цифровой стороной ИС. Кроме того, в каждую плитку встроены легкие цифровые процессоры для обработки простых нелинейных функций активации нейронов и операций масштабирования. Кроме того, в центре чипа находится глобальный цифровой процессор, выполняющий более сложные операции, жизненно важные для определенных типов нейронных сетей.

Реализация этих плиток позволяет реализовать модель распределенной нейронной сети (DNN) с точностью веса, приблизительно эквивалентной 3-битной или 4-битной точности. IC демонстрирует впечатляющую плотность 400 гигаопераций в секунду на квадратный миллиметр (Gop/s/mm2) для 8-битного векторного умножения матрицы ввода-вывода. Он достиг пиковой производительности 63 тераопераций в секунду (Top/s) с энергоэффективностью 9,76 тераопераций в секунду на ватт (Top/Вт). Вскоре Nature Electronics опубликует статью под названием «64-битный вычислительный чип в памяти со смешанными сигналами, основанный на памяти с фазовым переходом для глубокого вывода нейронных сетей», в которой подробно рассказывается об этой новаторской работе IBM.