IBM już dawno odszedł od modelu, z którym do dziś wielu starszych użytkowników kojarzy “Big Blue”. Dziś amerykańska korporacja to mieszanka, w której klasycznej firmy komputerowej pozostało niewiele, znacznie więcej jest natomiast świata nauki, często nieco futurystycznej. Co nie znaczy, że IBM zaprzestał tworzenia sprzętu. Firma pokazała w San Francisco swoje rozwiązania, w tym te sprzętowe, dla AI.
Podczas imprezy organizowanej przez IEEE (Instytut Inżynierów Elektryków i Elektroników) IEDM w San Francisco. IBM Research przedstawił serię przełomowych rozwiązań AI za pośrednictwem dokumenty z kilku kluczowych dziedzin.
„Zwiększone możliwości współczesnych modeli AI zapewniają niespotykaną dokładność rozpoznawania, ale często kosztem większego wysiłku obliczeniowego i energetycznego”, czytamy we wpisie IBM Research na korporacyjnym blogu. „Dlatego opracowanie nowego sprzętu, opartego na radykalnie nowych paradygmatach przetwarzania, ma kluczowe znaczenie dla postępu badań AI. (…) W ciągu ostatnich pięciu dekad technologia półprzewodników była motorem napędowym dla sprzętu komputerowego. Technologia FinFET stale się skaluje przy ciągle rosnących wymaganiach dotyczących gęstości, mocy i wydajności, ale nie jest wystarczająco szybka (…)”
IBM proponuje, zamiast tego tzw. nanosheets z ułożonymi bramami (GAA). Firma wskazuje na to, że wymagania AI przekraczają możliwości architektury układów półprzewodnikowych opartych o technologię FinFET. Nanosheet to dość nowa koncepcja. Powstawły dopiero w 2015 roku, a teraz IBM Research wyróżnia trzy artykuły z zakresu technologii nanosheet. To m.in. nowe techniki umożliwiające układanie w stos nanocząstek i ogniwa wielonapięciowe, a także nową metodę wytwarzania. IBM ma nadzieję, że nowe GAA będą oferować „większą wydajność obliczeniową i mniejsze zużycie energii”, jednocześnie umożliwiając bardziej zróżnicowane i usprawnione projekty, umożliwiając bardziej wszechstronną konstrukcję urządzeń. To kolejny producent wskazujący na rozwiązania warstwowej budowy układów jako przyszłości nowych jednostek obliczeniowych.
IBM Research zwrócił także uwagę na serię artykułów dotyczących zagadnień, które „wciąż stanowią poważne wyzwania”, w tym podatność na hałas, znoszenie rezystancji i problemy z niezawodnością. W artykułach zaprezentowano pracę naukowców IBM nad opracowaniem nowych urządzeń, rozwiązań algorytmicznych i strukturalnych oraz nowej techniki szkolenia modeli, aby pomóc rozwiązać te problemy, poprawiając stabilność i niezawodność. Inni badacze przedstawili nowy, prototypowy projekt chipu dla PCM.
Firma wskazała także na swoje wysiłki na rzecz przyspieszenia głębokiego uczenia za pomocą nowych urządzeń pamięci, które są tworzone przy użyciu istniejących materiałów z fabryk półprzewodników. Powstała elektrochemiczna pamięć o swobodnym dostępie lub ECRAM. Producent twierdzi, że „wykazuje ona szybkość programowania poniżej mikrosekundy, wysoką liniowość i symetrię zmiany przewodnictwa oraz konfigurację macierzy 2 × 2 bez selektorów dostępu”.
https://itreseller.com.pl/itrnewnaukowcy-samsung-research-opracowali-kodek-ai-o-nazwie-ai-scalenet-do-transmisji-tresci-8k-za-posrednictwem-sieci-o-mniejszej-przepustowosci/
