IBM Research telah meluncurkan chip AI analog terobosan yang menunjukkan efisiensi dan akurasi luar biasa dalam melakukan komputasi kompleks untuk jaringan saraf dalam (DNN).
Terobosan ini, diterbitkan dalam makalah baru-baru ini di Nature Electronics, menandakan langkah signifikan menuju pencapaian komputasi AI berperforma tinggi sambil menghemat energi secara substansial.
Pendekatan tradisional dalam mengeksekusi jaringan syaraf dalam pada arsitektur komputasi digital konvensional menimbulkan keterbatasan dalam hal kinerja dan efisiensi energi. Sistem digital ini memerlukan transfer data yang konstan antara memori dan unit pemrosesan, memperlambat perhitungan dan mengurangi optimalisasi energi.
Untuk mengatasi tantangan ini, IBM Research telah memanfaatkan prinsip AI analog, yang meniru cara kerja jaringan saraf di otak biologis. Pendekatan ini melibatkan penyimpanan bobot sinaptik menggunakan perangkat memori resistif berskala nano, khususnya Phase-change memory (PCM).
Perangkat PCM mengubah konduktansi mereka melalui pulsa listrik, memungkinkan rangkaian nilai untuk bobot sinaptik. Metode analog ini mengurangi kebutuhan akan transfer data yang berlebihan, karena komputasi dijalankan langsung di dalam memori—sehingga menghasilkan peningkatan efisiensi.
Chip yang baru diperkenalkan adalah solusi AI analog mutakhir yang terdiri dari 64 core komputasi dalam memori analog.
Setiap inti mengintegrasikan susunan palang sel unit sinaptik bersama konverter analog-ke-digital yang ringkas, transisi mulus antara domain analog dan digital. Selain itu, unit pemrosesan digital dalam setiap inti mengelola fungsi aktivasi saraf nonlinier dan operasi penskalaan. Chip ini juga menawarkan unit pemrosesan digital global dan jalur komunikasi digital untuk interkonektivitas.
Tim peneliti mendemonstrasikan kehebatan chip tersebut dengan mencapai akurasi 92,81 persen pada kumpulan data gambar CIFAR-10 —tingkat presisi yang belum pernah ada sebelumnya untuk chip AI analog.
Throughput per area, diukur dalam Giga-operations per second (GOPS) berdasarkan area, menggarisbawahi efisiensi komputasi yang unggul dibandingkan dengan chip komputasi dalam memori sebelumnya. Desain hemat energi chip inovatif ini ditambah dengan kinerjanya yang ditingkatkan menjadikannya pencapaian penting di bidang perangkat keras AI.
Arsitektur unik chip AI analog dan kemampuan yang mengesankan meletakkan dasar untuk masa depan di mana komputasi AI hemat energi dapat diakses di berbagai aplikasi.
Terobosan IBM Research menandai momen penting yang akan membantu mengkatalisasi kemajuan dalam teknologi yang didukung AI untuk tahun-tahun mendatang.
