IBM推出新款AI芯片Northpole：推理性能高于4nm工艺GPU

Northpole采用了12nm工艺制造，在约800平方毫米的面积里放置了220亿个晶体管，拥有256个计算单元，在8-bit精度下每个计算单元每个周期可执行2048次操作，如果换成4-bit或2-bit精度，操作次数则翻倍。IBM研究院表示，由于芯片采用了ResNet-50神经网络模型，推理性能优于所有主流架构，超过了4nm工艺制造的GPU。

Northpole项目的负责人是Dharmendra Modha，在2014年就曾带来了“模拟人类大脑运作”的TrueNorth芯片。在传统芯片架构里，处理单元与储存信息是相互分开的，虽然简化了芯片设计，但却因传输速度不及处理速度出现“冯 诺伊曼瓶颈”。Dharmendra Modha认为，人类大脑是目前所知所谓节能的处理器，因此寻找以数字方式复制人类大脑运作的方法。

在单个内核的层面上，Northpole表现为接近于用于计算的内存，而从芯片外部来看，在输入-输出层面，Northpole表现为活动存储器。Northpole在架构上，模糊了计算和存储之间的界限，使得芯片更容易整合到系统，而且明显减少了主机的负载。

总的来看，Northpole由于缺乏对GPT-4等大规模神经网络的支持，所以会局限于模型推理领域。IBM研究院推出Northpole也并非针对主流人工智能市场，而是针对那些只专注于推理的市场，所以对人工智能市场的影响有限。