IBM研发新型神经网络芯片高度匹配GPU

近日，《自然》杂志上的一篇论文中，IBM Research博士后研究员Stefano AmbrogioAmbrogio和他的同事们描述了他们利用新兴的模拟记忆和更传统的电子元件组合创造出了一种芯片，这种芯片可以与GPU的精度相匹配，同时运行速度更快，能耗更少。

该芯片中运用“突触单元”解决了存储技术难以训练深层神经网络的问题，以前在训练深层神经网络时，需要将每个神经元的权重进行上下数千次的刺激，直到网络完全对齐，当改变这些设备的电阻时，又需要重新配置它们的原子结构，并且每次的操作过程都不一样，所以，这些刺激并不总是完全相同，导致了对神经元权重的不精确的调整。但是新研发的“突触单元”则可以使每一个“突触单元”都和网络中的单个神经元相对应，同时具有长期和短期记忆。每个单元格由一对相变存储器(PCM)单元和三个晶体管以及一个电容的组合构成，PCM可以在电阻中存储权重数据，而电容可以将权重数据存储为电荷。