Újfajta processzor fejlesztésén dolgozik az IBM, és állítja: a chip energiahatékonysága 14-szer jobb a beszédfelismerésnél a konkurens termékekhez képest. Az IEEE Spectrum azt írja, a mesterséges intelligenciához (MI) optimalizált eszközből számos rendszer, köztük a ChatGPT és más nyelvi modellek, valamint a videók és a képek elkészítésére kifejlesztett generatív mesterséges intelligencia is profitálhat.

A Nature hasábjain megjelent tanulmányban azt írják, az automatizált átírás teljesítménye nagyot javult az elmúlt években, ugyanakkor az ilyesmi rendszerek képzéséhez használt hardver egyre drágább, és egyre több energia szükséges az üzemeltetéséhez.

A fő probléma, hogy a hatalmas mennyiségű adat processzor és memória közti átvitele rendkívüli energia- és időveszteséggel jár.

Olyan erős kvantumszámítógépet épített az IBM, hogy legyőzött egy szuperszámítógépet

Az IBM tudósai a Nature-ben publikálták a világ első 127 qubites kvantumszámítógép tesztjének eredményeit.

Az agyat utánzó neuromorf hardver a biológiai neuronok számítási és adattárolási módját igyekszik lemásolni. Az analóg MI chipek például közvetlenül a memóriában hajtanak végre számításokat.

Az IBM korábbi szimulációi azt sugallták, hogy az analóg MI chipek 40-140-szer kevesebb energiát fogyaszthatnak, mint a legjobb grafikus processzorok.

Az új tanulmányhoz az IBM kutatói úgynevezett fázisváltó memóriával kísérleteztek. Ebben az eszközben olyan anyagot kell használni, amely elektromos impulzusok hatására nemcsak amorf és kristályos fázisok között tud váltakozni a 0 és 1-es állapotoknak megfelelően, hanem az ezen értékek között elhelyezkedő állapotokat is fel tudja venni.

Ez azt jelenti, hogy a fázisváltó memória csak néhány ellenállást használ a hagyományos megoldás több ezer tranzisztorához képest.

El meri képzelni, mi történik, ha összeeresztik a Paintet és a mesterséges intelligenciát? Merthogy megcsinálják

A Windows 11 több beépített programja is mesterségesintelligencia-funkciókat kaphat a Windows Central forrásai szerint, így még mélyebben integrálhatja a rendszerbe az MI-t a Microsoft.

A kutatók egy olyan 14 nanométeres chipet hoztak létre, melyen 35 millió fázisváltó memóriacellát helyeztek el. Ennek köszönhetően akár 12,4 milliárd műveletet is el tudott végezni (másodpercenként, 1 Watt teljesítménnyel), ami több tucatszor, vagy akár több százszor jobban bánik az energiával, mint a legerősebb GPU-k vagy CPU-k.

A tudósok két beszédfelismerő neurális hálózati programot használtak az eszköz rugalmasságának vizsgálatára. A Google Speech Commands segítségével a hangutasítások kulcsszavait keresték, itt a sebesség volt a lényeg. A másik egy nagy rendszer, a Librispeech volt, ami a beszéd leiratának készítésére használható. Itt a nagyobb mennyiségű adat hatékony elemzése volt a cél. Azt találták, hogy az eszköz olyan pontosan működik, mint a hagyományos hardveren futó neurális hálózatok, miközben a Google Speech Commands esetében a gyorsaság hétszeres, a Librispeech esetében pedig az energiahatékonyság 14-szeres volt.

Az IBM szakemberei szerint a kidolgozott technológia még abból a szempontból nem életképes, hogy szükség más komponensek fejlesztésére is. Hogy mikorra valósulhat meg az analóg MI, az egyelőre kérdés, de valószínűleg éveket kell még várni rá.

Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.