该消息来自《科学》杂志上发表的一篇论文，其中讨论了IBM即将推出的代号为NorthPole的AI加速器。随着业界“AI热潮”的涌入，不少芯片厂商纷纷打造自己的解决方案，唯一的目的就是超越行业领先者的计算性能，满足不断增长的AI需求。
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IBM研究院发布的新数据暗示“NorthPole”人工智能芯片将在行业内树立新的基准，特别是因为该公司的人工智能芯片方法确实令人着迷。
项目负责人DharmendraModha对芯片架构非常乐观。现在，IBMResearch的实现是，该公司将神经推理架构结合到芯片处理本身中，这就是Modha将其归类为“人脑”的原因。其高效的CPU互连性与全数字架构相结合，可以更快地实现相互通信，这就是NorthPole输出如此性能的原因。
说到规格，NorthPole采用12nm节点处理技术，从行业角度来看，该技术相当古老，但IBMResearch认为，由于使用了ResNet-50神经网络，该芯片也超越了现代4nmAIGPU模型。这一成就也否定了摩尔定律，并且在某种程度上遵循了黄氏定律的核心要素，即关注单个芯片堆栈而不是工艺缩小。
从架构上来说，NorthPole模糊了计算和内存之间的界限。在单个核心的层面上，NorthPole表现为近计算内存，而从芯片外部来看，在输入输出层面上，它表现为主动内存。这使得NorthPole易于集成到系统中，并显着减少主机上的负载
北极芯片的第一组有希望的结果今天发表在《科学》杂志上。Modha表示，NorthPole是芯片架构方面的一项突破，可大幅提高能源、空间和时间效率。以ResNet-50模型为基准，NorthPole的效率明显高于常见的12纳米GPU和14纳米CPU。(NorthPole本身基于12nm节点处理技术构建。)在这两种情况下，就每焦耳所需功率解释的帧数量而言，NorthPole的能效提高了25倍。就每十亿个晶体管所需的每秒解释帧数而言，NorthPole在延迟和计算所需空间方面也表现出色。
Modha表示，在ResNet-50上，NorthPole的性能优于所有主要流行架构，甚至是那些使用更先进技术工艺的架构，例如使用4nm工艺实现的GPU。
如果我们看NorthPole对整个人工智能行业的潜在影响，它肯定仅限于“模型推理”，因为该芯片缺乏对GPT-4等大规模神经网络的支持。不过，该公司推出该芯片的目标并非针对主流人工智能市场，而是针对那些只专注于推理的市场，因此其影响力有限。鉴于NorthPole声称它也可以超越现代NVIDIAAI产品，因此看看NorthPole能够输出什么样的性能将会很有趣。