- ลดการเข้าถึงหน่วยความจำภายนอกเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลและประหยัดพลังงาน
- รวมหน่วยความจำและการประมวลผลไว้ด้วยกัน (การบูรณาการขนาดใหญ่ของการประมวลผลและหน่วยความจำ)
- ประกอบด้วย 256 คอร์ และแต่ละคอร์ยูนิตมีหน่วยความจำของตัวเอง ช่วยบรรเทาคอขวดแบบ von Neumann
- คอร์เชื่อมต่อถึงกันผ่านเครือข่ายที่ได้แรงบันดาลใจจากการเชื่อมต่อของไวต์แมตเทอร์ (white-matter connections) ระหว่างเปลือกสมองใหญ่ของมนุษย์ (human cerebral cortex)
- ในการทดสอบมาตรฐานด้านการรู้จำภาพ มีประสิทธิภาพเหนือกว่าเครื่อง AI แบบเดิมอย่างชัดเจน
- นอกจากนี้ยังใช้พลังงานเพียง 1 ใน 5 ของชิป AI ระดับล้ำสมัย แม้จะไม่ได้ใช้กระบวนการผลิตขนาดเล็กล่าสุดก็ตาม
- หากผลิตด้วยกระบวนการผลิตล่าสุด ประสิทธิภาพจะดีกว่าแบบออกแบบปัจจุบันอีก 25 เท่า
- อย่างไรก็ตาม RAM ขนาด 224MB ของ NorthPole ยังไม่เพียงพอสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น ที่ใช้ในแชตบอต ChatGPT ซึ่งแม้แต่เวอร์ชันที่ถูกบีบอัดมากที่สุดก็ยังต้องใช้ข้อมูลระดับหลายพันเมกะไบต์
- ชิปนี้สามารถรันได้เฉพาะโครงข่ายประสาทเทียมที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า ซึ่งต้อง "ฝึก" มาก่อนบนคอมพิวเตอร์อีกเครื่องหนึ่ง
- ผู้เขียนงานวิจัยระบุว่าสถาปัตยกรรม NorthPole อาจมีประโยชน์ต่อแอปพลิเคชันที่ความเร็วเป็นปัจจัยสำคัญ เช่น รถยนต์ไร้คนขับ
1 ความคิดเห็น
ดูจากวิธีใช้งานและประสิทธิภาพแล้ว ให้ความรู้สึกคล้าย FPGA นิดหน่อยนะ