來源:《半導體芯科技》雜志文章

美國IBM公司最新推出一款類腦芯片-NorthPole，將220億個晶體管封裝在僅800平方毫米的面積內。這款芯片將其計算模塊與存儲信息的模塊交織在一起，允許每個計算核心像訪問相鄰的存儲塊一樣輕松地訪問遠程存儲塊，大大加快了計算單元和存儲單元之間信息交換的速度。

據報道，NorthPole是受人腦機理啟發的芯片。受大腦啟發的電子產品經常采用的一種策略是復制生物神經元計算和存儲數據的方式，而將處理器和內存結合起來可以顯著減少計算機在這些組件之間傳輸數據時損失的能量和時間。這也是在模仿人類大腦以極其節能的方式快速執行計算。

“大腦比現代計算機節能得多，部分原因是它在每個神經元中都存儲著計算記憶。NorthPole融合了類腦計算和硅優化計算、計算和內存、硬件和軟件之間的界限。”IBM類腦計算首席科學DHARMENDRA MODHA表示。

NorthPole建立在IBM之前的類腦芯片TrueNorth基礎上，TrueNorth于2014年首次亮相，其功耗比當時的傳統微處理器低四個數量級。經過八年的開發，NorthPole大幅降低了成本，速度大約是TrueNorth的4000倍。

Northpole采用了12nm工藝制造，在約800平方毫米的面積里放置了220億個晶體管，擁有256個計算單元內核，在8-bit精度下每個計算單元每個周期可執行2048次操作，如果換成4-bit或2-bit精度，操作次數則翻倍。

IBM研究院表示，由于芯片采用了ResNet-50神經網絡模型，推理性能優于所有主流架構，超過了4nm工藝制造的GPU。根據IBM公司的測試結果：NorthPole在執行人工智能任務時，與目前市場上同類微芯片相對比，其速度達到其22倍，每瓦能效大約是其25倍，而占地面積卻只有五分之一。

Modha說：新芯片的速度和效率來自于其所有內存都位于芯片本身上。這意味著每個內核都可以輕松地訪問芯片上的內存。而從外部來看，NorthPole像是一個活動的存儲芯片，這有助于將NorthPole集成到系統中。

在傳統芯片架構里，處理單元與儲存信息是相互分開的，這樣雖然簡化了芯片設計，但卻因傳輸速度不及處理速度出現“馮·諾伊曼瓶頸”。NorthPole在架構上，模糊了計算和存儲之間的界限，使其更容易整合到系統中，而且明顯減少了主機的負載。

IBM認為NorthPole的潛在應用可能包括圖像和視頻分析、語音識別，以及作為大型語言模型基礎的神經網絡（為ChatGPT等聊天機器人提供動力）。而這些人工智能任務可能會應用于自動駕駛汽車、機器人、數字助理和衛星觀測等領域。

科學家們指出，IBM采用12納米節點工藝制造NorthPole。目前CPU的最先進技術已經是3納米，這表明這種受大腦啟發的策略可能會帶來進一步的收益。

IBM的科學家在2023年10月出版的《SCIENCE》雜志上詳細介紹了他們的研究成果。

審核編輯 黃宇