TokenPocket钱包安卓版|IBM 推出 NorthPole：节能型 AI 芯片原型

在当今数据驱动的世界中，每天在全球范围内处理和传输的数据量是惊人的。 然而，这些过程对能源的需求量很大，这就推动了对节能设备的需求。 最近，由 Dharmendra S. Modha 领导的研究人员推出了一种名为 NorthPole 的芯片架构，其灵感来自神经功能，与现有架构相比，展示了卓越的性能、能源效率和面积效率。 这一发现于 2023 年 10 月 19 日发表在《科学》杂志上，标志着朝着更高效的计算硬件迈出了重大一步。

NorthPole：桥接内存和计算

传统上，计算一直以处理器为中心，保持内存和计算之间的区别。 NorthPole 架构试图通过消除片外存储器、将计算与片上存储器融合来消除这一边界，从而在外部将自己呈现为主动存储器芯片。 与之前的系统不同，这种纯数字系统可以根据需要定制位精度，从而优化功耗。 NorthPole体现了低精度、大规模并行、密集互连、节能的空间计算架构以及高利用率的编程模型。

基准成就

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在使用 ResNet50 图像分类网络进行基准测试时，NorthPole 展示了每瓦每秒帧数 (FPS) 的能量指标提高了 25 倍，每晶体管 FPS 的空间指标提高了 5 倍，并减少了 22 倍与采用 12 Nano技术工艺的同类图形处理单元 (GPU) 相比，在延迟时间指标上有所提高。 Yolo-v4 检测网络也观察到了类似的结果，这突显了 NorthPole 的卓越效率，即使与采用更先进技术流程的架构相比也是如此。

解决冯诺依曼瓶颈

持久的“冯·诺依曼瓶颈”是阻碍人工智能处理进步的一个障碍，其根源在于现有人工智能芯片中处理能力与此类操作所需内存之间的速度差异。 NorthPole 的设计通过将内存组件直接集成到处理器芯片上，有效地规避了这一瓶颈，这一功能被强调为促进设备上本地稳健神经网络操作的关键步骤。

潜在的应用和未来的努力

NorthPole 原型是在 IBM 加利福尼亚州阿拉马登实验室中精心设计的，正如 NorthPole 首席架构师 Dharmendra Modha 所阐述的那样，它预示着一条不同于传统冯·诺依曼架构的新途径。 凭借其在标准基准上展现的实力，NorthPole 有望应用于多种应用，包括自主手术、自动驾驶车辆操作以及各种机器人相关任务。 IBM 研究中心已经开始开发采用 NorthPole 设计的后续芯片，预计该项目将在接下来的几年中展开。

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