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IBM研究实验室最新的研究成果在8月23日的《自然》期刊上公布，他们研发出了一种能效为传统数字计算机芯片14倍的AI模拟芯片。据悉，这款芯片在语音识别上的效率超过了通用处理器，有望突破当前AI开发因为算力性能不足、效率不高而导致的瓶颈。 研究团队在文章摘要中表示，当前拥有数十亿个参数的AI模型在一系列任务中可以实现较高精度，但也凸显出传统通用处理器（包含图形处理器、中央处理器等）效能低下的问题。为了解决这个问题，研究团队提出了“模拟内存计算”的方案，通过在自身的存储器上并行执行矩阵-向量乘法，提供更强的能效。 研究团队还开发了一个14nm模拟芯片，其34个模块中含有3500万个相变化内存单元。在测试环节中，研究团队使用谷歌语音命令和Librispeech语音识别来测试该芯片语言处理能力的效率。结果显示，该芯片的性能、准确度与当前的数字技术相当。而在规模更大的Librispeech上，该芯片可达到12.4万亿次/秒/瓦运算性能，最高相当于传统通用处理器的14倍性能。