整站优化系统,网站开发与建设课程设计,wordpress设置略缩图外链图片,南宁网上房地产原标题#xff1a;IBM布局AI硬件大杀器#xff1a;硬软件并行开发、开源模拟AI工具包智东西(公众号#xff1a;zhidxcom)编 | 子佩智东西11月4日消息#xff0c;为了解决AI对数据、能源和内存资源的巨大需求#xff0c;IBM一直致力于开发节能的AI硬件加速器#xff0c;希…原标题IBM布局AI硬件大杀器硬软件并行开发、开源模拟AI工具包智东西(公众号zhidxcom)编 | 子佩智东西11月4日消息为了解决AI对数据、能源和内存资源的巨大需求IBM一直致力于开发节能的AI硬件加速器希望能在混合云环境中将计算能力提高几个数量级而无需更多能源。近期IBM在官网上报告了AI计算效率提升的最新进展包括与多位合作伙伴在数字AI和模拟AI软硬件研发方面的进展。一、四大方向IBM全面布局AI硬件 传统芯片难以处理大量数据在内存和处理器之间的传输这样不仅无法高效执行AI算法也会耗费大量能源对环境造成负面影响。2019年2月IBM Research成立了AI硬件中心其目标是在十年内将AI计算效率提高1000倍。在过去的两年中IBM表示他们一直在朝着这个目标努力每年计算效率提高超两倍。10月21日在IEEE CAS/EDS AI计算研讨会上IBM Research公布了新技术和合作伙伴1、IBM Research正在与IBM Research AI硬件中心的最新成员之一红帽合作以使IBM数字AI内核与红帽OpenShift及其生态系统兼容。2、正在准备开源IBM模拟AI内核工具包。3、AI硬件中心将与自动化设计公司新思科技合作开发新AI芯片架构。4、在基础设施上投资加速开发新芯片封装以消除内存带宽瓶颈。官网链接二、与红帽同行致力硬、软件并行开发 在公布的四个方向中IBM与红帽以及电子设计自动化软件、仿真和原型解决方案公司新思科技的合作是亮点。在IBM的数字AI内核兼容红帽的OpenShift生态系统后IBM可以硬件与软件并行开发并寻求更好的整体解决方法。数字AI内核可作为加速器通过使用定制的体系结构、软件和算法来转换现有的半导体技术以降低精度的方式来加快计算速度并降低功耗同时保持模型的准确性。IBM Systems Research副总裁Mukesh Khare表示“我们要确保我们正在进行所有数字AI内核的工作包括体系结构和算法改进的工作都保持着相同的准确性。”三、协同新思科技开源模拟AI工具包 IBM和设计自动化公司新思科技开源了共同研发的模拟硬件加速工具包该加速包还能提供模拟AI硬件。▲IBM 计算效率变化模拟AI是针对解决所谓的冯·诺依曼瓶颈即数据堵塞在处理器和内存之间。模拟AI即通过在存储器本身执行计算来解决这一问题。Khare表示模拟AI工具包将提供给初创企业、学者、学生和企业。 “他们都可以体验到工具包即将推出的一些新功能。而且我敢肯定他们中的一些人会比我们想出更好的方法来利用这些硬件。”该工具箱中的很大一部分是新思科技提供的设计工具。新思科技人工智能与中央工程副总裁Arun Venkatachar表示与IBM在模拟AI工具包的硬件和软件上进行了合作。Venkatachar说“我们参与了整个芯片开发过程从材料研究和物理研究到硬件设备、软件测试。”IBM的Khare也表示“研发过程可以细分为基础设备和材料研究、芯片设计、芯片架构、系统设计软件和仿真以及最终的用户测试。但对我们来说新思科技在整个堆栈中和我们的协同非常重要。因为没有合适的软件基础设施硬件开发不会完整反之亦然。”结语AI飞速发展硬件也该迎头赶上 为了研发AI硬件加速器IBM在纽约奥尔巴尼建立了全球研究中心并与14个商业合作伙伴达成合作期望在开发AI硬件方面发挥核心作用。各类软件算法拓宽了我们“技术改变生活”想象的边界但算法跃升的基础是处理能力、内存和带宽各方面性能过硬的AI硬件。我们也期待在AI硬件和混合云领域产生新的模型和方法革新AI硬件产业为人工智能带来新的活力。参考信源 IEEE Spectrum返回搜狐查看更多责任编辑
