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소개
AI 혁명의 시작에 있어 딥 뉴럴 네트워크(DNN)는 AI 분야를 혁신하고 있습니다. 그러나 이러한 모델을 전통적인 디지털 컴퓨팅 아키텍처에서 실행하면 성능과 에너지 효율성이 제한됩니다. 이를 개선하기 위해 IBM Research에서는 새로운 아날로그 AI 칩을 공개합니다.
주요 내용
AI의 현재 상황과 한계
딥 뉴럴 네트워크(DNN)는 AI 분야를 혁신하고 있으며, 기초 모델과 생성형 AI의 등장으로 점점 중요해지고 있습니다. 전통적인 디지털 컴퓨팅 아키텍처에서 이러한 모델을 실행하면 성능과 에너지 효율성이 제한됩니다.
아날로그 AI의 원리와 장점
IBM Research는 AI의 계산 방식을 재발명하는 방법을 연구하고 있습니다. 아날로그 인 메모리 컴퓨팅은 신경망이 생물학적 뇌에서 작동하는 방식의 주요 특징을 차용하여 이 도전을 해결하는 유망한 접근 방식입니다.
IBM의 아날로그 AI 칩 연구
IBM Research는 Nature Electronics에서 발표된 논문에서 DNN 추론 작업을 실행하기 위한 혼합 신호 아날로그 AI 칩을 소개함으로써 이러한 도전을 해결하기 위한 중요한 단계를 밟았습니다. 이 칩은 IBM의 Albany NanoTech Complex에서 제작되었으며, 컴퓨터 비전 AI 작업에서 디지털 카운터파트만큼 능숙하면서도 훨씬 더 에너지 효율적이라는 것이 검증되었습니다.
칩의 성능 및 효율성
이 칩을 사용하여 CIFAR-10 이미지 데이터셋에서 92.81%의 정확도를 보여주었습니다. 이는 유사한 기술을 사용하는 현재 보고된 칩 중 가장 높은 정확도 수준이라고 생각합니다. 또한, 이 칩은 면적당 400 GOPS/mm2의 8비트 입력-출력 행렬 곱셈에서 이전의 멀티 코어, 인 메모리 컴퓨팅 칩을 기반으로 15배 이상 높은 처리량을 보여주었습니다.
미래의 비전
IBM Research는 이러한 가속기가 앞으로 몇 년 동안 다양한 모델에서 소프트웨어와 동등한 신경망 정확도를 제공할 것으로 예상하고 있습니다.
더 읽어보기
IBM 연구팀이 발표한 Nature Electronics의 논문을 통해 아날로그 AI 칩의 기술적 세부 사항
https://www.nature.com/articles/s41928-023-01010-1