شركة GLOBALFOUNDRIES مع Imec يعلنون عن شريحة AI جديدة لتطبيقات IOT

أعلنت Imec ، وهي مركز أبحاث وابتكار رائد عالميًا في مجال الإلكترونيات النانوية والتقنيات الرقمية ، وشركة Global Foundries (GF) ، أحد أكبر المسبك المتخصصة في العالم ، اليوم عن عرضهم لشريحتهم الجديدة الخاصة بالذكاء الاصطناعي .... تم تحسين الشريحة الجديدة لأداء حسابات الشبكة العصبية العميقة على أجهزة الحوسبة المعتمدة على الذاكرة في المجالات التناظرية . وذلك من خلال تحقيق كفاءة عالية في استهلاك الطاقة تصل إلى 2900 TOPS / W .

وتُعد الشريحة الجديدة نقلة جديدة شديدة الأهمية للأجهزة ذات الطاقة المنخفضة. حيث ستؤثر مزايا الخصوصية والأمان وزمن الوصول لهذه التقنية الجديدة على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من الأجهزة المتطورة ، بداية من السماعات الذكية ووصولاً إلى المركبات ذاتية القيادة وانترنت الأشياء IOT.

منذ الأيام الأولى لعصر الكمبيوتر الرقمي ، تم فصل المعالج عن الذاكرة . حيث تتطلب العمليات التي يتم إجراؤها باستخدام كمية كبيرة من البيانات استرجاع عدد كبير مماثل من عناصر البيانات التي تكون مُخزنة على الذاكرة . هذا التقييد في الأداء ، والمعروف باسم اختناق أو عنق زجاجة فون نيومان (von Neumann ) ، يمكن أن يقلل من وقت الحوسبة الفعلي ، خاصة في الشبكات العصبية - التي تعتمد على مضاعفات مصفوفة ناقلات كبيرة . هذا النوع من الحسابات يتطلب كمية كبيرة من الطاقة . ومع ذلك ، يمكن للشبكات العصبية أيضًا تحقيق نتائج دقيقة لهذا النوع من الحسابات إذا تم تنفيذ مضاعفات المصفوفات المتجه بدقة أقل على التكنولوجيا التناظرية. ولمواجهة هذا التحدي ، طورت imec وشركاؤها الصناعيون في برنامج التعلم الآلي الخاص بها (بما في ذلك مسابك GF)، بنية جديدة تقضي على عنق زجاجة von Neumann من خلال إجراء حسابات تناظرية في خلايا SRAM . وهو ما نتج عنه مسرّع الاستدلال التناظري الناتج (AnIA) ، الذي يتمتع بكفاءة طاقة استثنائية . وتُظهر اختبارات التوصيف كفاءة استخدام الطاقة عند الذروة الحسابية التي تصل الى 2900 تيرا من العمليات في الثانية لكل واط (TOPS / W) . سيسمح هذا بالتعرف على الأنماط في المستشعرات الصغيرة والأجهزة ذات الطاقة المنخفضة ، والتي يتم تشغيلها عادةً من خلال أجهزة التعلم الآلي في مراكز البيانات والتواصل معها ، ولكن هذه المرة محليًا على هذا المسرع الموفر للطاقة .