IBM gaat in de VS een AI Hardware Center openen. Het bedrijf, academische onderzoekers en technische partners als Samsung, Mellanox Technologies, Synopsis, Applied Materials en Tokyo Electron zullen daar gezamenlijk nieuwe AI-chips en -systemen ontwikkelen, prototypen en testen.
Mukesh Khare, IBM research vice president van halfgeleider- en AI-hardware, maakte het nieuws bekend in een blogpost. Hij laat weten dat met de lancering van het centrum IBM en zijn partners vooruitgang willen boeken in een reeks technologieën, van apparaten op chipniveau, materialen en architectuur tot de software die AI-workloads ondersteunt.
Volgens hem zijn hardwaresystemen zoals we die vandaag de dag kennen verantwoordelijk voor een flinke boost in AI-prestaties. Dat is te danken aan onder andere CPU’s met hoge bandbreedte en GPU’s, gespecialiseerde AI-versnellers en krachtige netwerkapparatuur. “Er is een nieuwe manier van denken nodig om de schaalvergroting van AI-prestaties te versnellen. Die kunnen dan aangepast worden aan de steeds groter wordende AI-workloadcomplexiteiten”, aldus Khare.
Watson
Met de lancering van het centrum willen IBM en partners vooruitgang boeken in een reeks technologieën. Van apparaten op chipniveau, materialen en architectuur tot de software die AI-workloads ondersteunt. “Het doel van dit centrum is om tegemoet te komen aan de behoeften van de Watson- en IBM Systems-divisies, zodat we zijn voorbereid als de tijd daar is”, aldus Jeff Burns, IBM research’s director of AI compute en director of the future AI Hardware Center. Hij laat weten dat de volgende generatie AI-processors van IBM Digitale AI- en Analoge AI-cores betreffen, die het bedrijf de afgelopen jaren heeft ontwikkeld, aldus Data Center Knowledge.
Digitale- en Analoge AI-chips
In plaats van een 32-bits of 16-bits precisie te gebruiken, zou IBM prototypen hebben ontworpen van zowel digitale- als analoge AI-chips met 8-bits precisie. Dat verhoogt de snelheid en verbetert de energie-efficiëntie zonder in te leveren op nauwkeurigheid. Met de 8-bits precisie bereikt de digitale AI-kern van IBM naar eigen zeggen volledige accuratesse, terwijl deze twee tot vier keer sneller traint dan de huidige bestaande systemen. Verder zou IBM de nauwkeurigheid verdubbelen van eerdere analoge chips en zou het bovendien 33 keer minder energie verbruik dan een digitale architectuur met dezelfde precisie.
Strategische zet
Data Center Knowledge benadrukt dat Nvidia momenteel de AI-chipmarkt domineert. Maar ook steeds meer bedrijven en start-ups zouden AI-chips ontwikkelen om tegemoet te komen aan de behoeften van een snelgroeiende markt. Of dat nu machine learning en data analytics-workloads in datacenters betreft of opkomende AI-compatibele randtoepassingen, zoals zelfrijdende auto’s en consumentenelektronica. Ook Intel zou plannen hebben om later dit jaar een tweetal Nervana Neural Network-processors te leveren. Bovendien hebben Amazon Web Services en Google inmiddels ook AI-chips voor hun eigen datacenters ontworpen.
Het besluit van IBM om het AI Hardware Center te lanceren, omschrijft Peter Rutten, onderzoeksdirecteur bij IDC’s Infrastructure Systems, Platforms and Technologies Group, dan ook als een strategische zet. Zeker gezien het bedrijf systemen verkoopt en die wil optimaliseren voor AI. “Daarom doet IBM halfgeleideronderzoek. Ze moeten de fundamentele wetenschappelijke problemen oplossen die AI stelt voor de computeromgeving. Je moet fundamenteel onderzoek doen, eigenlijk helemaal opnieuw beginnen, uitvinden wat AI vereist en ruimdenkend zijn – zoals met analoge cores.”
Investering van 2 miljard dollar
De plannen voor het opzetten van een AI Hardware Center maken deel uit van een investering van 2 miljard dollar. IBM laat weten ten minste 30 miljoen dollar te investeren in AI-onderzoek binnen het SUNY-systeem, waarbij SUNY maximaal 25 miljoen dollar aan fondsen compenseert. Overigens is het geen toevallige keuze om het SUNY Polytechnic Institute het hoofdkantoor te malen van het toekomstig centrum. IBM heeft al bijna 20 jaar een onderzoeksfaciliteit bij SUNY Polytechnic Institute, en een deel van het ontwikkelingswerk voor de Power9-chip is daar uitgevoerd.
Lees ook: IBM komt met nieuwe dataset om vooroordelen AI aan te pakken