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。
根據(jù)IBM Research 的說(shuō)法，這種內(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。該方法被稱(chēng)為“混合精度內(nèi)存計(jì)算”。
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。
為應(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。
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)。
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