IBM chế tạo chip tăng tốc AI với công nghệ 7nm

Nhóm nhà khoa học tại IBM tuyên bố chế tạo ra chip tăng tốc trí tuệ nhân tạo (AI) đầu tiên trên thế giới dựa trên công nghệ 7nm. Con chip mới, có 4 lõi được giới thiệu tại Hội nghị quốc tế Mạch thể rắn năm 2021 tổ chức vào đầu tháng 2/2021.

Chip AI 4 lõi của nhóm nghiên cứu IBM.

Theo các nhà khoa học, chip tăng tốc AI mới hỗ trợ nhiều loại mô hình khác nhau, với hiệu suất năng lượng vượt trội.

Máy gia tốc AI là một phần cứng đặc biệt, được thiết kế nhằm tăng hiệu suất của các ứng dụng AI, đặc biệt là Học sâu (Deep Learning), Máy học (Machine Learning) và Mạng thần kinh.

Các bộ tăng tốc này hướng tới việc tính toán trong bộ nhớ hoặc số học độ chính xác thấp, giúp tăng tốc độ thực thi các thuật toán AI lớn nhằm đạt được  kết quả tốt hơn về thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và những lĩnh vực khác.

Theo IBM, chip AI mới của họ được tối ưu hóa cho khối lượng công việc có độ chính xác thấp đáp ứng yêu cầu của hàng loạt các mô hình Máy học và AI.

Các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng, sử dụng các kỹ thuật có độ chính xác thấp trong chip gia tốc AI có thể giúp thúc đẩy quá trình đào tạo và suy luận sâu, đồng thời đòi hỏi ít điện năng và diện tích silicon hơn. Điều đó có nghĩa là lượng năng lượng và thời gian cần thiết để đào tạo một mô hình AI được giảm thiểu đáng kể.

Nhóm nhà khoa học IBM cho biết, công nghệ này dễ dàng mở rộng quy mô và sử dụng cho những ứng dụng thương mại khác nhau như đào tạo mô hình AI quy mô lớn trên điện toán đám mây, bảo mật...

Các máy gia tốc phần cứng AI tiết kiệm năng lượng có thể làm tăng đáng kể công suất (mã lực) máy tính, cả trong môi trường điện toán đám mây lai ghép (hybrid cloud), không đòi hỏi lượng năng lượng khổng lồ.

Nhóm nghiên cứu IBM cho biết, chip tăng tốc AI này là chip đầu tiên sử dụng định dạng dấu phẩy động 8bit lai có độ chính xác cực thấp (HFP8) để đào tạo các mô hình Học sâu trong một nút công nghệ silicon (chip công nghệ 7nm EUV), chứng minh được kết quả sức mạnh và hiệu suất tốt hơn so với các chip đào tạo và suy luận chuyên dụng khác.

Định dạng HFP8 được IBM phát minh cách đây 2 năm nhằm khắc phục những hạn chế của định dạng FP8 8bit tiêu chuẩn, cho kết quả tốt hơn khi đào tạo những mạng nơron tiêu chuẩn cụ thể nhưng có độ chính xác kém khi đào tạo những mạng khác.

Các nhà khoa học IBM cho biết: “Chúng tôi hy vọng rằng, thông qua công trình nghiên cứu này, chúng tôi có thể thiết lập một phương pháp hoàn toàn mới phát triển và triển khai các mô hình AI, tăng cường hiệu suất công việc và cắt giảm mức tiêu thụ điện năng”.

Cuộc cạnh tranh về chipset cho khối lượng công việc cụ thể đang nóng lên. Năm 2019, Intel công bố chip trí tuệ nhân tạo (AI) đầu tiên, có tên là Spring Hill hoặc Nervana NNP-I 1.000, tuyên bố rằng chip AI cung cấp hiệu suất/hiệu quả năng lượng tốt nhất trong lớp (4,8 TOPs/W) cho khối lượng công việc lớn của trung tâm dữ liệu, đồng thời cung cấp khả năng mở rộng gấp 5 lần nhằm tăng hiệu suất công việc. Intel cho biết Nervana NNP-I 1.000 phát triển trên bộ vi xử lý Ice Lake 10nm, chuyên dụng dành cho các trung tâm máy tính lớn.

IBM công bố chip AI mới chưa đầy một tháng sau khi một nhóm nghiên cứu chung của Microsoft và Đại học Sydney tuyên bố đạt được bước đột phá mới trong lĩnh vực điện toán lượng tử với chip Gooseberry và lõi điện toán lạnh.