TechTalkThai ศูนย์รวมข่าว Enterprise IT ออนไลน์แห่งแรกในประเทศไทย
IBM ได้ออกมาเผยถึงการพัฒนาชิปรุ่นล่าสุดในแบบ Prototype เพื่อแก้ปัญหาในโลกของ AI และ Deep Learning ในงาน IEEE VLSI Symposia ซึ่งสามารถใช้ทำหน้าที่ได้ทั้งการ Train Model และการ Execute Function พร้อมๆ กันได้ด้วย Utilization ระดับสูง
ปัญหาที่วงการ AI และ Deep Learning พบอยู่ในตอนนี้คือหน่วยประมวลผลในสถาปัตยกรรมปัจจุบันนี้ยังไม่สามารถทำหน้าที่ทั้งในส่วนของการ Train ระบบ Neural Net และการ Execute Function หรือที่เรียกว่า Inference พร้อมๆ กันได้ดีนัก เพราะการ Train ที่แม่นยำนั้นจะต้องใช้ความแม่นยำทางคณิตศาสตร์สูง ในขณะที่การทำ Inference นั้นมักจะนิยมใช้การประมาณด้วยการใช้ความแม่นยำที่ต่ำลงในการคำนวน เพื่อให้ประหยัดพลังงาน
ชิปใหม่ล่าสุดที่ทาง IBM กำลังพัฒนาอยู่นี้จะรองรับการคำนวนได้ทั้งที่ความแม่นยำสูงและต่ำพร้อมๆ กัน โดยรองรับได้ตั้งแต่ระดับ 32-bit, 16-bit, 2-bit, 1-bit ซึ่งเทคโนโลยีในปัจจุบันนี้จะทำการ Train อย่างแม่นยำสูงสุดที่ 16-bit ในขณะที่การทำ Inference จะทำได้ถึง 2-bit
นอกจากนี้อีกปัญหาหนึ่งก็คือสถาปัตยกรรมของหน่วยความจำ ที่มักแยกไปอยู่ในส่วนของ Cache นอกหน่วยประมวลผล ทำให้ Utilization ในการประมวลผลนั้นอยู่ที่เพียง 20-30% เท่านั้น แต่ชิปใหม่ของ IBM นี้ได้นำหน่วยความจำเข้ามาใส่ในหน่วยประมวลผลเลย ทำให้มี Utilization มากถึง 90%
ชิปดังกล่าวนี้รองรับได้ทั้งการทำ Convolutional Neural Networks (CNN), Multilayer Perceptrons (MLP) และ Long Short-Term Memory (LSTM) ในหนึ่งเดียว ทำให้สามารถนำไปใช้ได้ในงานด้าน Speech, Vision, Natural Language Processing (NLP) ได้อย่างครบถ้วน โดยปัจจุบันนี้ได้มีการทดสอบประสิทธิภาพของชิปในรุ่น Prototype นี้แล้วและพบว่าสามารถทำงานได้ที่ 1.5 ล้านล้าน Floating Point Operations per Second สำหรับความแม่นยำที่ระดับ 16-bit และประสิทธิภาพระดับ 12 ล้านล้าน Floating Point Operations per Second สำหรับความแม่นยำที่ระดับ 2-bit
ที่มา: https://spectrum.ieee.org/tech-talk/semiconductors/processors/ibms-new-doitall-deep-learning-chip
