TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
IBM เผยแพร่งานวิจัยฉบับใหม่ที่เผยให้เห็นถึงการพัฒนาชิป AI ประหยัดพลังงานด้วยเทคโนโลยี 7 นาโนเมตร ซึ่งสามารถทำงานร่วมกับโมเดล AI ที่หลากหลายและใช้พลังงานได้คุ้มค่ากว่าชิปอื่นๆในปัจจุบัน
งานวิจัยของ IBM ที่ถูกนำเสนอในงาน 2021 International Solid-State Circuits Virtual Conference ช่วงต้นเดือนที่ผ่านมานั้นเผยถึงชิป AI ใหม่ขนาด 4-core ที่ถูกออกแบบขึ้นเพื่องาน Low precision workload ในโมเดล AI และ Machine Learning โดยเฉพาะ
การเลือกใช้เทคนิค Low-precision นั้นช่วยให้ IBM สามารถพัฒนาชิปที่ขนาดเล็กและใช้พลังงานต่ำกว่าแบบ High-precision ซึ่งนำไปสู่การจัดการ Cache ที่ดีขึ้น และการลดคอขวดในหน่วยความจำ ซึ่งจะช่วยลดระยะเวลาและพลังงานในการเทรนโมเดล AI ได้
ชิป AI Accelerator ชิ้นนี้เป็นชิปขนาด 7nm ที่ถูกผลิตด้วยเทคนิค Extreme Ultraviolet Lithography (EUV) ซึ่งนับเป็นวิธีที่ดีที่สุดในขณะนี้ โดยในตัวชิปมีการนำเทคนิค Hybrid FP8 (HFP8) format ซึ่งสามารถทำงานได้ละเอียดในระดับ 8-bit Floating Point มาใช้ในการเทรนโมเดล Deep Learning ซึ่งคุณสมบัติเหล่านี้ช่วยให้ชิปดังกล่าวสามารถประหยัดพลังงานได้เหนือกว่าชิปอื่นๆ
นอกจากนี้ ตัวชิปยังมีกลไกการจัดการพลังงานที่ช่วยให้ชิปสามารถทำงานได้ดีที่สุดภายในขอบเขตของพลังงานที่จำกัด ด้วยการลดความเร็วของชิปลงในช่วงที่ทำการคำนวณ (Computation Phase) ที่ใช้พลังงานมาก
ในงานวิจัยชิ้นนี้ยังได้กล่าวถึงสถิติการทำงานต่อเนื่องของชิปซึ่งเป็นปัจจัยหนึ่งในการนำชิปมาใช้งานจริง โดยจากการวัดผล IBM พบว่าชิปนี้มีอัตรา Utilization มากกว่า 80% ในการเทรนโมเดล และมากกว่า 60% ในงาน Inference ซึ่งนับว่าอยู่ที่ระดับที่ดีมากหากเทียบกับ GPU ทั่วไปที่มีอัตรา Utilizaiton ต่ำกว่า 30%
ในขณะนี้ ชิปดังกล่าวยังอยู่เพียงในช่วงการวิจัยและพัฒนาเท่านั้น โดย IBM คาดว่าภายใน 2-3 ปีข้างหน้าจะสามารถนำชิปดังกล่าวออกมาใช้งานได้ในงานหลากหลาย ไม่ว่าจะเป็นการนำไปใช้ในเทคโนโลยีขับเคลื่อนอัตโนมัติ การประมวลผลภาพและวิดีโอ หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น การแปลงเสียงพูดเป็นตัวอักษร
ที่มา:
