近日，ibm最新研发的northpole类脑芯片因能以超快速度运行ai图像识别算法，而引起了广泛关注。这是一种受脑启发的芯片架构，它能将计算与记忆相结合，并以低能耗高效地处理数据。
与将内存与处理电路分开的传统芯片不同，northpole 芯片将两者结合在一起，就像大脑中的突触一样，根据与其他神经元的连接来保存和处理信息。
值得一提的是，该芯片运算速度比商用芯片快了22倍，而且能效提高了25倍。在不使用最先进工艺的情况下，northpole芯片能耗是使用最先进技术的人工智能芯片的1/5。
ibm 研究人员展示了新芯片如何比市场上任何商业芯片更快、更高效地运行通用图像识别ai，甚至击败了领先的图形处理单元制造商nvidia的最新芯片。
他们还表明，northpole可以经济地运行人工智能来进行语音识别和自然语言处理。
此外，northpole芯片拥有220亿个晶体管和256个内核。当然，也有具有更多晶体管和更多内核的芯片。但northpole独特的架构使其在处理移动图像等任务时的运行效率呈指数级提高。
与具有“12nm 硅技术工艺节点和相当数量晶体管的同类芯片相比，northpole的帧/焦耳数提高了 25✕”。如果想在企业云环境中连接许多此类设备来运行chatgpt等生成式ai程序，可以大幅缩小云规模。
ibm northpole芯片的设计灵感来源于人脑的工作原理。与之前的truenorth芯片不同，northpole将这一理念转化为一种数字架构，与当代计算机中使用的硅芯片技术兼容。
该芯片由一系列交织在一起的计算核心和存储块组成，创新性地使每个计算核心能够像访问相邻存储块一样轻松地访问远程存储块。
这一新技术的出现，将有望应用于各种领域，如医疗、自动驾驶、物联网等，为人工智能技术的应用带来更快速和高效的凯发app的解决方案。
虽然northpole芯片原型不太可能立即商业化，但这种数字架构对于人工智能在自动驾驶和飞机计算硬件上高效运行来说是非常重要的。
据悉，ibm于2019年初成立了ibm research ai硬件中心，与纽约州、纽约州立大学理工学院以及mellanox，samsung和synopsys等技术公司合作进行ai chip研究。同时，该中心还在开发新的数字和模拟ai内核，以实现这些创新。该发展蓝图最终以由目前尚未在半导体制造中使用的现存特殊材料制成新内核的方式创造。
