▲ 图源 IBM
10 月 24 日消息，IBM Research 日前推出 AI 芯片 NorthPole，该芯片灵感号称“来自人类大脑的运作”，推论性能据称超越 4nm GPU，适用于边缘计算等范畴。
IT之家经过查询得知，NorthPole 芯片是 IBM 曾在 2014 年“模拟人脑运作”的 TrueNorth 芯片的后继者，芯片开发同样由 TrueNorth 芯片负责人 Dharmendra Modha 所主导。
据悉，在传统的半导体产业中，芯片主要遵循相同的基本架构，处理单元与储存信息是相互分开的，这种架构虽然简化了芯片设计模式，却也因传输速度赶不上处理速度而出现了“冯・诺伊曼瓶颈（von Neumann Bottleneck）”，而 Dharmendra Modha 则认为，人脑是目前所知最节能的处理器，因而持续寻找以数字方式复制人脑的方法。
IBM 目前推出的 NorthPole 芯片，相对于传统芯片最大的不同点在于“芯片内置存储器”，在没有“冯・诺伊曼瓶颈”的情况下，NorthPole 芯片的 AI 推论能力优于市面上竞品。
虽然 NorthPole 采用 12nm 工艺，于 800 平方毫米上安置了 220 亿个晶体管，拥有 256 个核心，于 8-bit 精度下每核心每个周期可执行 2048 次操作，若是在 4-bit 或 2-bit精度下，操作次数则可翻倍。
▲ 搭载 NorthPole 的 PCIe 卡，图源 IBM
在具体架构上，NorthPole 号称模糊了运算与存储间的界线，这让 NorthPole 容易整合至系统，且明显减少了搭载芯片的设备负载。
IBM Research 在 ResNet-50 模型上测试 NorthPole，相较于同样基于 12nm 工艺的 GPU 竞品，NorthPole 每秒辨识帧数的能效是竞品的 25 倍，而且不管是在延迟或运算空间的要求上，表现都优于市面上所有主流架构，甚至凌驾基于 4nm 工艺的 GPU。
不过，NorthPole 的优势同时也是它的弱点所在，NorthPole 只能轻松读取集成在芯片中的本地数据信息，读取外界数据时，便没有计算速度优势。
Dharmendra Modha 声称，虽然 NorthPole 无法用来承载 GPT-4，但应该可满足许多企业所需的模型推论要求。
目前 IBM Research 仍在研究 NorthPole 的适用领域，研究人员许多需要即时处理大量资料的边缘计算可能非常适合 NorthPole，例如自动驾驶、遥感通信等领域，NorthPole均有用武之地。
