from NatureAsia
IBM Researchが開発した新しいアナログ人工知能（AI）チップが、エネルギー効率を従来のデジタルチップの14倍に高めることができるという論文が発表されました。このチップは、音声認識のタスクをより効率的に実行することが示されており、現在のAI開発におけるボトルネックを解消する可能性があります。
AI技術の需要が高まる中、エネルギーや資源の需要も増えています。音声認識の分野では、ソフトウェアの改良により精度が向上していますが、データの移動量が増え続けており、ハードウェアが処理に対応できなくなっています。この問題に対する解決策の1つとして、アナログAIチップが提案されています。アナログAIチップは、自身のメモリ内で計算を実行するため、効率が向上します。一方、デジタルプロセッサーはデータ移動に時間とエネルギーを必要とします。
今回、Stefano Ambrogioらは、3500万個の相変化メモリセルが配置された14ナノメートルのアナログチップを作製し、音声認識のタスクでの効率を検証しました。結果として、このチップは従来の汎用プロセッサーより最大14倍も効率的なシステム性能を持つことが評価されました。この研究により、アナログAI技術の性能と効率性が確認され、商業的に成り立つデジタルシステムの代替手段として有望であると結論付けられました。
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