美国IBM公司最新推出了一款类脑芯片“北极”，其运行由人工智能驱动的图像识别算法的速度是同类商业芯片的22倍，能效是同类芯片的25倍。相关研究论文发表于10月19日出版的《科学》杂志。

据悉，受到人脑工作方式的启发，“北极”芯片将计算和存储模块交织在一起，使每个计算核心可以像访问相邻存储块一样轻松地访问远程存储块，从而显著提高了计算单元和存储单元之间信息交换的速度。IBM之前曾基于这一想法制造出名为“真北”的芯片，但“北极”将这项技术转变为一种与当代计算机中使用的硅片技术兼容的数字架构。研究团队负责人、IBM研究实验室的达尔门德拉·莫德哈表示，这是一种看待计算机体系结构的新方法。

北极点芯片由256个计算单元组成，每个计算单元都有内存，通过消除片外内存，将计算与片上内存交织在一起。这些计算单元以一种网络连接在一起，这种网络的灵感来自于人类大脑皮层之间的白质连接。论文提到，“在ResNet50基准图像分类网络上，相对于使用类似12纳米技术工艺的GPU， 北极点实现了每瓦FPS（每秒传输帧数）的能量度量高25倍，每个晶体管FPS的空间度量高5倍，延迟时间度量低22倍。”

不过，“北极”无法执行其他任务，如人工智能训练任务，也无法轻松运行更大的人工智能模型，研究团队计划证明多个“北极”芯片是否可支持大型语言模型。虽然“北极”芯片原型不太可能立即商业化，但“北极”芯片的数字架构极具创新性，对于使人工智能在自动驾驶汽车和飞机的计算硬件上高效运行至关重要。

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