Традиционные нейросети имеют раздельные блоки памяти и обработки данных, что приводит к увеличению потребностей в коммуникации между этими компонентами и, как следствие, к снижению скорости и эффективности. IBMResearch стремится преодолеть эту трудность, черпая вдохновение в человеческом мозге, известном своей выдающейся производительностью и низким энергопотреблением. В докладе" A64- coremixed- signalin- memorycomputechipbasedonphase- changememoryfordeepneuralnetworkinference", опубликованном в журнале NatureElectronics, исследователи IBM представили новое предложение по разработке новейшей микросхемы со смешанными сигналами, которая повышает эффективность и минимизирует расход батареи вAI- проектах. Чип оснащен 64 аналоговыми ядрами памяти, на каждом из которых расположен массив синаптических ячеек, взаимодействующих аналогично синапсам в мозге. Плавный переход между аналоговыми и цифровыми состояниями обеспечивается преобразователями. IBM сообщает, что чипы достигли точности 92, 81% в наборе данных CIFAR- 10, широко используемом для машинного обучения. По мнению исследователей, они продемонстрировали почти программно- эквивалентную точность передачи данных с помощью сетей памяти ResNet и длинных коротких сетей памяти. Для достижения конечного улучшения быстродействия и энергопотребления чипы со смешанными сигналами должны сочетаться с цифровыми операциями на кристалле и коммуникациями на кристалле.

Благодаря этим достижениям большие и сложные рабочие нагрузки могут выполняться в устройствах с низким энергопотреблением и ограниченным количеством батарей, таких как мобильные телефоны, автомобили и камеры. Кроме того, поставщики облачных услуг могут использовать эти микросхемы для снижения энергозатрат и углеродного следа. Будущие усовершенствования цифровой схемотехники позволят выполнять на этих чипах полностью конвейерную сквозную информационную нагрузку, обеспечивая передачу активации от слоя к слою и хранение промежуточной активации в локальной памяти. Успешная проверка кремния этих компонентов является важной вехой в развитии аналогового ИИ, о чем свидетельствует технический обзор чипа, сделанный исследователями компанииIBM. Описываемый чип является первым полностью интегрированным чипом со смешанным сигналом памяти, основанным на обратном интегрированном фазовом сдвиге памяти в 14- нм комплементарном металл- оксид- полупроводниковом процессе. В состав микросхемы входят 64 ядра AIMC, каждое из которых имеет массив памяти из 256x256 единичных ячеек и в общей сложности более 16 М устройств. Наряду с массивом аналоговой памяти каждое ядро содержит блок цифровой обработки, отвечающий за выполнение функций активации, накопления и масштабирования.