Auf Phasenwechsel-Modulen basierender Mikrochip macht Sprachmodelle energieeffizienter
Phasenwechsel statt digitale Bits: IBM-Forschende haben eine neue Art von analogen Mikrochips entwickelt, die den enormen Stromverbrauch künstlicher Intelligenzen verringern könnte. Der Chip verarbeitet und speichert Informationen durch den Phasenwechsel eines Materials. In ersten Tests erreichte ein auf diesen Analog-Chips laufendes KI-Sprachmodell eine Energieeffizienz von 12,4 Billionen Rechenoperationen pro Watt – das ist 14-mal energiesparender als gängige KI-Systeme, wie das Team in „Nature“ berichtet.
Quelle: scinexx.de/Nature, IBM Research 25.08.2023