IBM Research 稱(chēng)，已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了一種內(nèi)存計(jì)算新方法，可以為微軟和谷歌尋求的高性能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的硬件加速器提供答案。

在近日 Nature Electronics 期刊上發(fā)表的一篇論文中，IBM 研究人員描述了這種新的 “混合精度內(nèi)存計(jì)算” 方法。

IBM 關(guān)注傳統(tǒng)計(jì)算體系結(jié)構(gòu)的不同看法，在這種體系結(jié)構(gòu)中，軟件需要在單獨(dú)的 CPU 和 RAM 單元之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。

據(jù) IBM 稱(chēng)，這種被稱(chēng)為 “馮·諾依曼” 的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，為數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用制造了一個(gè)瓶頸，這些應(yīng)用需要在處理單元和內(nèi)存單元之間進(jìn)行更大的數(shù)據(jù)傳輸。傳輸數(shù)據(jù)也是一個(gè)耗能的過(guò)程。

應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，IBM 給出的一種方法是模擬相變內(nèi)存（PCM）芯片，該芯片目前還處于原型階段，500 萬(wàn)個(gè)納米級(jí) PCM 器件組成 500×2000 交叉陣列。

PCM 的一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)是可以處理大多數(shù)密集型數(shù)據(jù)處理，而無(wú)需將數(shù)據(jù)傳輸?shù)?CPU 或 GPU，這樣以更低的能量開(kāi)銷(xiāo)實(shí)現(xiàn)更快速的處理。

IBM 的 PCM 單元將作為 CPU 加速器，就像微軟用于加速 Bing 和加強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)的 FPGA 芯片一樣。

據(jù) IBM 稱(chēng)，研究表明在某些情況下，其 PCM 芯片能夠以模擬的方式進(jìn)行操作，執(zhí)行計(jì)算任務(wù)，并提供與 4 位 FPGA 存儲(chǔ)器芯片相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確度，但能耗降低了 80 倍。

模擬 PCM 硬件并不適合高精度計(jì)算。所幸的是，數(shù)字型 CPU 和 GPU 是適合的，IBM 認(rèn)為混合架構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)更高性能、更高效率和更高精度的平衡。

這種設(shè)計(jì)將大部分處理留給內(nèi)存，然后將較輕的負(fù)載交給 CPU 進(jìn)行一系列的精度修正。

根據(jù) IBM 蘇黎世實(shí)驗(yàn)室的電氣工程師、也是該論文的主要作者 Manuel Le Gallo 稱(chēng)，這種設(shè)計(jì)有助于云中的認(rèn)知計(jì)算，有助于釋放對(duì)高性能計(jì)算機(jī)的訪(fǎng)問(wèn)。

Le Gallo 表示：“憑借我們現(xiàn)在的精確度，我們可以將能耗降低到是使用高精度 GPU 和 CPU 的 1/6?！?/p>

“所以我們的想法是，為了應(yīng)對(duì)模擬計(jì)算中的不精確性，我們將其與標(biāo)準(zhǔn)處理器結(jié)合起來(lái)。我們要做的是將大量計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到 PCM 中，但同時(shí)得到最終的結(jié)果是精確的?！?/p>

這種技術(shù)更適合于如數(shù)字圖像識(shí)別等應(yīng)用，其中誤解少數(shù)像素并不會(huì)妨礙整體識(shí)別，此外還有一些醫(yī)療應(yīng)用。

“你可以用低精度完成大量計(jì)算——以模擬的方式，PCM 會(huì)非常節(jié)能——然后使用傳統(tǒng)處理器來(lái)提高精度?！?/p>

對(duì)于只有 1 兆字節(jié)大小的 IBM 原型內(nèi)存芯片，現(xiàn)在還處于初期階段。為了適用于現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的規(guī)?；瘧?yīng)用，它需要達(dá)到千兆字節(jié)的內(nèi)存量級(jí)，分布在數(shù)萬(wàn)億個(gè) PCM 中。

盡管如此，IBM 認(rèn)為可以通過(guò)構(gòu)建更大規(guī)模的 PCM 設(shè)備或使其中 PCM 并行運(yùn)行來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。