挑战英伟达H100霸权！IBM模拟有机体造神经网络芯片，效率提升14倍

算机减缓中央GPU，摆脱了这种受限制。

化学反应闪存（PCM）可以来使算出读取交融，在闪存内实际上顺利进行标量formula_乘积，消除了比特率的情况。

同时，IBM的仿真AI中央GPU通过应用程序级的算出读取交融，来使了高效的计算机推理减缓，是这一各个领域的重要变为果。

仿真AI的两大极为重要再一

为了将仿真AI的术语变为表象，尽不太可能解决两个极为重要再一：

1． 闪存侦测器的算出清晰度能够与原先大写字母管理系统极其

2． 闪存侦测器能与其他大写字母算出两组以及仿真计算机中央GPU上的大写字母通信构件无缝对接

IBM在Albany Nano的系统设计之中心研发了着这种基于化学反应磁盘的计算机减缓中央GPU。

该中央GPU由64个仿真磁盘算出内核分裂组变为，每个内核分裂包含256×256的交叉条阵动作电位两组。

并且，每个中央GPU之中都协作了小巧的时基模数转换变为器，可用在仿真和大写字母21世纪密切关系顺利进行转换变为。

而中央GPU之中的轻量级大写字母指令集，也可可执行直观的非线性神经纤维诱导函数和图像操控。

每个虚拟化可众所周知一个tile，可以顺利进行与深度数学仿真（DNN）仿真的一个层（比如卷积层）特别的标量formula_乘积及其他乘法。

均值标量被UTF-变为PCM电子器件的仿真量值值存于中央GPU上。

在中央GPU的虚拟化侦测器之中间协作了一个在实践中大写字母指令集，用来来使一些比标量formula_乘积不够比较直观的乘法，这对某些类别的数学仿真（如LSTM）可执行是极为重要的。

中央GPU上在所有虚拟化以及在实践中大写字母指令集密切关系协作了大写字母通信通路，可用虚拟化密切关系以及虚拟化与在实践中两组密切关系的比特率。

用该中央GPU，IBM对仿真磁盘算出的算出清晰度顺利进行了上半年的研究工作，并在CIFAR-10图片数据集集上获得了92.81%的数值。

这是以外所报道的应用于相同系统设计的中央GPU之中清晰度最高者的。

IBM还将仿真磁盘算出与多个大写字母指令集和大写字母通信构件无缝混合。

该中央GPU8位通信协议标量乘积的各单位面积吞吐量为400 GOPS/mm2，比以前基于电阻器双管闪存的多核分裂磁盘算出中央GPU高出15倍以上，同时来使了极其的能效。

而在字符未及测操练任务和图片标出作用于操练任务之中，IBM通过在应用程序上测量的结果与其他工具的比较，示范了特别操练任务在仿真AI中央GPU上运转的网络构件、均值面向对象以及测量结果的电子邮件。

均值面向对象操作过程

英伟达的护城河深不见底？

英伟达的巨头，有这么很难即使如此吗？

Neen Rao是一名神经科出身的高科技跨国子公司家，他曾借此与全世界反超的计算机研发商英伟达恶性竞争。

‘每参与者都是基于英伟达顺利进行研发的。’Rao说，‘如果你想面世新应用程序，你就得赶上去和英伟达恶性竞争。’

Rao在惠普并购的餐馆应运而生跨国子公司之中致力研发用以摒弃英伟达GPU的中央GPU，但在离开惠普后，他在自己主导的应用程序应运而生子公司MosaicML里面应用于了英伟达的中央GPU。

Rao暗示，英伟达不仅在中央GPU上与其他产品线拉开了非常大的幅度，还通过创始一个大型的AIJaScript的社区，来使了中央GPU均的替代性——

AIJaScript直至在应用于该子公司的系统设计顺利进行创新。

十多年来，英伟达在投入生产尽不太可能可执行比较直观AI操练任务（如图片、面部和语音标记）以及为ChatGPT等聊天人工智慧作用于自然母语的中央GPU各个方面，建起了仍然很难媲美的反超地位。

这家曾一度的餐饮业奇才之所以尽不太可能取得AI中央GPU研发的绝对优势，是因为它很本来认识到了AI蓬勃发展的急遽，为这些操练任务专门个性化了中央GPU，并研发了促进AI研发的极为重要应用程序。

从那时起，英伟达的联合创始人兼CEO黄仁勋，就在迅速地提高英伟达准则。

这使得英伟达视为了计算机研发的一站双管研发商。

据研究工作子公司Omdia调查，虽然谷歌、南美、Meta、IBM和其他子公司也投入生产计算机中央GPU，但到以外，英伟达占多数计算机中央GPU销售量的70%以上。

明年6年初，英伟达的市价已突破1万亿美元，视为全世界市价最高者的中央GPU研发商。

FuturumGroup分析家暗示：‘客户都会等18个年初才购英伟达管理系统，而不是从应运而生跨国子公司或其他恶性竞争对手那里面购现变为的中央GPU。这太不可思议了。’

英伟达，塑造算出方双管也

1993年，黄仁勋联合创立了英伟达，主要的经营范围是研发在电子游戏之中位图图片的中央GPU。当时的准则微GPU善于按以此类推可执行比较直观的算出，但英伟达投入生产的GPU可以同时管控多个直观操练任务。

2006年，黄仁勋再进一步加快了这一进程。他发布了来由CUDA的应用程序系统设计，该系统设计可试图GPU为新操练任务面向对象，使GPU从实质上功用的中央GPU转变为不够区别于的中央GPU，能承担物理和化学仿真等各个领域的其他工作。

2012年，研究工作医护人员利用GPU在标记图片之中的猫等操练任务之中来使了与有机体相似的精准，这是一项重大贡献，也是根据自然母语若有作用于图片等最新蓬勃发展的先驱。

而据该英伟达估计，这项工作在十年间耗资有约300亿美元，使英伟达不再理论上是一个配件研发商。除了与顶尖科学家和应运而生跨国子公司合作关系，子公司还变为立了一支工作团队，实际上参与计算机活动，如创始和操练母语仿真。

此外，从业者的尽不太可能致使英伟达研发了CUDA都有的多层极为重要应用程序，其之中也包括数百条未及协作字符串的奎。

在应用程序各个方面，英伟达因每两三年就能短时间提供者不够快的中央GPU而获得威望。2017年英伟达开始微调GPU以管控特定的AI算出。

本年9年初，英伟达宣布投入生产来由H100的新型中央GPU，并对其顺利进行了简化，以管控所谓的Transformer乘法。这种乘法被证明是ChatGPT等服务的框架，黄仁勋称之为作用于双管计算机的‘iPhone未及感’。

如今，除非有其他投入生产商的产品线能和英伟达的GPU形变为正面恶性竞争，才有不太可能即使如此以外英伟达对AI算力的巨头大体。

IBM的仿真AI中央GPU，有这个不太可能吗？

本文来自新智元，文中文中：《再一英伟达H100专制主义！IBM仿真脑部造数学仿真中央GPU，可靠性提升14倍，攻击者AI仿真耗电难题》

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