儘管目前ibm的硬體業務僅限於電力和大型機晶元和系統，但這家科技巨頭正在悄悄地打造自己在人工智慧硬體方面的專長和能力。任何人都不知道這將會以怎樣的方式結束，但是這裡有一些關於ibm正在做什麼的想法和猜測。
ibm研究人工智慧硬體
ibm於2023年初成立了ibm人工智慧硬體研究中心，與紐約州立大學理工學院(suny polytechnic institute)以及梅拉諾克斯(mellanox)、三星(samsung)和synopsys等科技公司合作，開展人工智慧晶元研究。該中心對人工智慧硬體採取整體的、端到端的方法，致力於實現其在未來10年將人工智慧效能提高1000倍的積極目標。這從我們將在這裡討論的降低精度的技術開始。同時，該中心還在開發新的數字和模擬人工智慧核心，以實現這些創新。路線圖的最高目標是創造新的核心，由目前不用於半導體製造的外來材料製成。
ibm最近發表了兩篇**，描述了其降低精度的方法，即在保持**準確性的同時提高人工智慧處理效率。從根本上說，過去4-5年，人工智慧研究一直在利用由英偉達(nvidia)和谷歌領導的精度較低的數字和數**算。如果「降低精度」聽起來像一件壞事，那麼請記住，更高的精度需要付出相當大的代價，即使用位數長度的平方。因此，從32位到16位將計算速度(或降低成本)提高了4倍。谷歌最近提出了一種新的16位格式，稱為bfloat，與ieee 16位浮點標準相比，它對指數使用更多的位，對尾數使用更少的位。與傳統的32位格式相比，這樣做可以在節省功耗和晶元空間的同時保持準確性。英特爾就是其中之一。然而，研究人員在努力實現下乙個8位浮點數時，卻很難保持準確性。
本週，ibm提出了一種「混合的8位浮點數」格式，這種格式可以提高效能或降低4倍的成本。也就是說，如果有人(ibm?)生產了一種可以執行這些計算的訓練晶元，它就會使用經過適當「量化」的8位格式的dnn。這些操作的「混合」性質源於正向傳播計算和反向傳播計算所需的不同精度要求。通過將用於指數和尾數的位的數目裁剪為向前和向後通過計算，ibm證明了人們確實可以訓練乙個用於視覺、語音和語言處理的神經網路，只需要8位就可以進行加權和啟用。而且，它的精度可以與16位數學計算的結果相媲美。此外，這些更小的數字可以更有效地通過晶元進行通訊，進一步減少了30-60%的培訓時間。
如果所有這些數學計算聽起來很複雜，其好處卻很簡單。這種方法理論上可以使乙個人建立乙個晶元培訓深層神經網路緊使用¼晶元區域,或者同時提供4倍的效能成本。
C語言 浮點數格式
description 輸入n 0 n 10000 個浮點數，要求把這n個浮點數重新排列 並非排序，而是對齊 後再輸出。每個浮點數中都有小數點且總長度不超過50位。input 第1行是乙個正整數n n 10000 後面n行每行乙個浮點數，每個浮點數中都保證小數點會出現。浮點數的長度不超過50位，注意...
IEEE制定的浮點數格式
ieee制定的浮點數格式 鑑於有人問到在c語言中float和double型態的儲存格式的問題,所以我就在這邊獻醜一翻,講講我所了解的部份,如有任何錯誤,請各位大哥多多指教.ieee制定之浮點數格式說明 float型態 用4個bytes儲存,也就是32 bits.各個bit的用途如下 bit 31 2...
浮點數儲存的位元組格式
該文章為多篇論述浮點數的文章合體 目前已知的所有的c c 編譯器都是按照ieee 國際電子電器工程師協會 制定的ieee 浮點數表示法來進行運算的。這種結構是一種科學表示法，用符號 正或負 指數和尾數來表示，底數被確定為2，也就是說是把乙個浮點數表示為尾數乘以2的指數次方再加上符號。位址 0 1 2...