比利時研究機構Imec在近日舉行的年度技術論壇(ITF BELGIUM 2018)上透露，該機構正在打造一款採用單位元精度的深度學習推論(inference)晶片原型；Imec並期望在明年收集採用創新資料型態與架構──採用記憶體內處理器(processor-in-memory，PIM)，或是類比記憶體結構(analog memory fabric)──的客戶端裝置有效性資料。

學術界已經研究PIM架構數十年，而該架構越來越受到資料密集的機器演算法歡迎，例如新創公司Mythic以及IBM Research都有相關開發成果。許多學術研究機構正在實驗1~4位元的資料型別(data type)，以減輕深度學習所需的沉重記憶體需求；到目前為止，包括Arm等公司的AI加速器商用晶片設計都集中在8位元或更大容量的資料型別，部分原因是編程工具例如Google的TensorFlow缺乏對較小資料型別的支援。

Imec擁有在一家晶圓代工廠製作的40奈米製程加速器邏輯部份，而現在是要在自家晶圓廠添加一個MRAM層；該機構利用SRAM模擬此設計的性能，並且評估5奈米節點的設計規則。此研究是Imec與至少兩家匿名IDM業者夥伴合作、仍在開發階段的專案，從近兩年前展開，很快製作了採用某種電阻式記憶體(ReRAM)的65奈米PIM設計原型。

該65奈米晶片並非鎖定深度學習演算法，雖然Imec展示了利用它啟動一段迷人的電腦合成音樂；其學習模式是利用了根據以音樂形式呈現、從感測器所串流之資料的時間序列分析(time-series analysis)。而40奈米低功耗神經網路加速器(Low-Energy Neural Network Accelerator，LENNA)則會鎖定深度學習，在相對較小型的MRAM單元中運算與儲存二進位權重。

Imec技術團隊的傑出成員Diederik Verkest接受EE Times採訪時表示：「我們的任務是定義出我們應該利用新興記憶體為機器學習開發什麼樣的半導體技術──或許我們會需要製程上的調整，」以取得最佳化結果。該機構半導體技術與系統部門執行副總裁An Steegen則表示：「AI會是製程技術藍圖演化的推手，因此Imec會在AI (以及PIM架構)方面下很多功夫──這方面的工作成果將會非常重要。」

Imec聲稱其LENNA晶片在推論任務上的表現將超越現有的CPU與GPU
（來源：Imec）

確實，如來自英國的新創公司Graphcore執行長Nigel Toon所言，AI標誌著「運算技術的根本性轉變」；該公司將於今年稍晚推出首款晶片。Toon在Imec年度技術論壇上發表專題演說時表示：「今日的硬體限制了我們，我們需要某種更靈活的方案…我們想看到能根據經驗調整的(神經網路)模型；」他舉例指出，兩年前Google實習生總共花了25萬美元電費，只為了在該公司採用傳統x86處理器或Nvidia GPU的資料中心嘗試最佳化神經網路模型。

實現複雜的折衷平衡

Imec希望LENNA能在關於PIM或類比記憶體架構能比需要存取外部記憶體的傳統架構節省多少能量方面提供經驗；此外該機構的另一個目標，是量化採用二進制方案在精確度、成本與處理量方面的折衷(tradeoff)。

加速器晶片通常能在一些熱門的測試上提供約90%的精確度，例如ImageNet競賽；Verkest表示，單位元資料型別目前有10%左右的精度削減，「但如果你調整你的神經網路，可以達到最高85%~87%的精確度。」他原本負責督導Imec的邏輯製程微縮技術藍圖，在Apple挖腳該機構的第一個AI專案經理之後，又兼管AI專案。

Verkest表示，理論上類比記憶體單元應該能以一系列數值來儲存權重(weights)，但是「那些記憶體元件的變異性有很多需要考量之處；」他指出，Imec的開發專案將嘗試找出能提供最佳化精度、處理量與可靠度之間最佳化平衡的精度水準。

而Toon則認為聚焦於資料型別是被誤導了：「低精度並沒有某些人想得那麼嚴重，記憶體存取是我們必須修正之處；」他並未詳細介紹Graphcore的解決方案，但聲稱該公司技術可提供比目前採用HBM2記憶體的最佳GPU高40倍的記憶體頻寬。

在晶片架構方面，Imec的研究人員還未決定他們是要設計PIM或採用類比記憶體結構；後者比較像是一種類比SoC，計算是在類比區塊處理，可因此減少或免除數位-類比轉換。不同種類的神經網路會有更適合的不同架構，例如卷積神經網路(CNN)會儲存與重複使用權重，通常能以傳統GPU妥善運作；歸遞神經網路(RNN)以及長短期記憶模型(long short-term memories，LSTMs)則傾向於在使用過後就拋棄權重，因此更適合運算式記憶體結構

Imec可能會以記憶體結構來打造LENNA，讓運算留在類比功能區塊
（來源：Imec）

新的平行架構非常難編程，因此大多數供應商正在嘗試建立在TensorFlow等現有架構中攝取程式碼的途徑。而Graphcore則是打造了一種名為Poplar的軟體層，旨在以C++或Python語言來完成這項工作；Toon表示：「我們把在處理器中映射圖形(graphs)的複雜性推到編譯器(也就是扮演該角色的Poplar)。」

Graphcore的客戶很快就會發現該程序會有多簡單或是多困難；這家新創公司預計在年中將第一款產品出貨給一線大客戶，預期他們會在今年底採用該款晶片執行大型雲端供應商的服務。Toon聲稱，其加速器晶片將能把CNN的速度提升五至十倍，同時間採用RNN或LSTM的更複雜模型則能看到100倍的效能提升。

編譯：Judith Cheng

(參考原文： AI Chip Tests Binary Approach，by Rick Merritt)

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