KI: IBMs Chip soll alle Aspekte von Deep Learning berechnen

Ob Entscheidungsfindung oder Modelltraining: IBMs aktuelles Prototypenprojekt ist ein vielseitig einsetzbarer KI-Chip. Er soll zwischen verschiedenen Präzisionen umschalten können und einen hohen Datendurchsatz erzielen. Auch die kontinuierliche Auslastung soll vergleichsweise hoch sein.

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IBMs KI-Chip ist für Deep Learning gemacht.
IBMs KI-Chip ist für Deep Learning gemacht. (Bild: Pixabay.com/Montage: Golem.de/CC0 1.0)

IBM hat auf dem VLSI-Symposium 2018 auf Hawaii einen neuen Chip vorgestellt, der für Deep Learning ausgelegt ist. Das berichtet die Organisation IEEE in einem Blogeintrag. Er soll sowohl das Training von Modellen, als auch die Entscheidungsfindung während des Betriebs, genannt Inferenz, berechnen können. Außerdem kann der Chip für seine Anwendung zu 90 Prozent ausgelastet werden. Normalerweise beträgt die Auslastung von Rechenkernen von für Deep Learning genutzten Recheneinheiten laut IBM etwa 20 bis 30 Prozent aufgrund von Bandbreitenbeschränkungen beim Lesen und Schreiben.

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Der Deep-Learning-Chip setzt bei diesem Flaschenhals an: Er soll bis zu 192 Gigabyte pro Sekunde an Transferdurchsatz ermöglichen. IBM verbaut dazu einen dedizierten Speicher auf dem Chip, ein Scratch Pad. Das soll die Latenzen zwischen Recheneinheit und gespeicherten Daten im Gegensatz zu einem herkömmlichen Cache verbessern, was bei Deep Learning von Vorteil sein kann. Das Scratch Pad leitet dabei Daten möglichst schnell weiter, ohne viel zwischenzuspeichern.

Umschalten zwischen verschiedenen Bitmodi

Um für die Zwecke des Lernens und der Inferenz genutzt werden zu können, unterstützt IBMs Chip 32, 16, 2 und 1 Bit. Dazu sagt IBM-Forscher Kailash Gopalakrishnan: "Die höchste Präzision für Trainingsvorgänge beträgt 16 Bit, das fortschrittlichste Verfahren für die Inferenz nutzt 1 oder 2 Bit". Demzufolge kann der Chip je nach Anwendungslast direkt umschalten. Bei 16-Bit-Präzision soll er dabei 1,5 Billionen Operationen pro Sekunde bewältigen. Bei 2 Bit sind es laut IBM 12 Billionen Operationen pro Sekunde. Gefertigt wird der Chip in 14 nm von Globalfoundry.

Momentan befindet sich das Projekt im Prototypenstadium, was den fehlenden Namen erklärt. IBM sagt nicht, wann der Chip marktreif werden soll. Auch, ob das Unternehmen ihn für das eigene KI-System Watson nutzen möchte, wird nicht mitgeteilt. Diese Motivation wäre aber sinnvoll.

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