该文章择要显示，当前拥有数十亿个参数的 AI 模型可在一系列任务中实现较高精度，但也凸显出传统通用途理器（包含图形处理器、中心处理器等）效能低下的问题。对此，IBM研究团队提出“仿照内存打算”的方案，通过在自身的存储器上并行实行矩阵-向量乘法，以供应更强的能效。
IBM的研究团队基于该方案开拓出了一个 14nm 仿照芯片，利用34个大型相变存储器（PCM）阵列，结合了数模转换输入、仿照外围电路、模数转换输出和大规模并行二维网格路由。每个14nm芯片上可编码3500万个PCM，在每权重对应2-PCMs的方案中，可容纳1700万个参数。将这些芯片组合在一起，便能够像数字芯片一样有效地处理真实AI用例的实验。
在测试环节中，IBM研究团队先后利用谷歌语音检测和Librispeech语音识别数据集来分别测试该芯片措辞处理能力的效率。
在关键词语音检测方面，IBM团队提出了一种卷积神经网络架构，并在包含12个关键字的谷歌语音命令数据集上进行演习。团队采取了架构更大略的FC（全连接）网络构造，终极达到了86.14%的识别精度，且提交速率比MLPerf目前最佳情形快7倍。该模型利用硬件感知演习在GPU上进行演习，然后支配在团队的仿照AI芯片上。
在规模更大的 Librispeech 语音识别数据集上，利用5个仿照AI芯片组合在一起，运行RNN-T（循环神经网络转换器）模型，以逐个字母地转录语音内容。该系统包含5个芯片上1.4亿个PCM设备的4500万个权重，能够采集人们说话的音频并以非常靠近数字硬件设置的精度进行转录。该实验终极达到9.258%的单词缺点率，能量效率达6.704TOPS/W（万亿次操作每秒/瓦），比MLPerf目前最佳能效提高了14倍。
值得把稳的是，IBM的这款AI芯片所搭载的相变存储器，是由IBM与旺宏共同开拓的。
据理解，旺宏与IBM互助渊源深厚，早在2004年，双方就已经有策略互助同盟关系，并共同投入相变存储器开拓十余年，虽然初期还有不少同行者加入，但随着韶光流逝，不少厂商已经退出了共同研发互助，目前旺宏是IBM相变存储器唯一互助伙伴，并取得特定AI干系授权。
目前旺宏与IBM的相变存储器共同开拓操持，以三年为一期，期满后双方视状况再签订新共同开拓合约。双方早已嗅到AI带来的商机无穷，将相变存储器互助方向瞄准AI运用，最近一次合约于2021年10月签订，旺宏还特殊通过重大信息公布了干系内容。
旺宏当时公告指出，该公司将连续参与IBM相变存储器共同开拓操持，并取得特定仿照AI技能授权，该次合约从2022年元月22日起至2025年元月21日止，旺宏将有保密责任并分担研发用度，同时遵守美国出口牵制法令等责任，详细目的为持续投入前辈技能开拓，对旺宏技能及竞争力有正面影响。
业界人士剖析，相变存储用具备速率快、非挥发性、低功率等特性，让高密度存储器可做为储存运用，补充AI做事器所需的DRAM、NAND当中的价格及性能落差。
对付与IBM互助相变存储器的最新进展，旺宏于29日表示，持续顺利进行中，锁定AI等前辈运用发展。
编辑：芯智讯-林子
