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跟着该中心的推出，IBM从芯片级设备，资料和架构到支撑AI作业负载的软件，Mukesh Khare，IBM半导体和人工智能硬件研讨副总裁，在一篇宣告该中心的博客文章中写道。
“今日的体系经过将机器学习功能与高带宽CPU和GPU，专用AI加快器和高功能网络设备相结合，完成了更高的AI功能，”Khare写道。 “为了坚持这一轨道，需求新的思路来加快AI功能扩展，以习惯不断扩大的AI作业负载复杂性。”
例如，IBM将其当时的Power9处理器与Nvidia GPU配对在IBM AC922服务器上，该服务器为世界上最快的超级核算机Summit供给支撑，该核算机最近在美国能源部的橡树岭国家实验室推出。研讨人员正在将人工智能和机器学习运用于遗传和生物医学数据集，以帮忙药物发现并更好地了解人类健康和疾病。
伯恩斯表明，IBM的下一代AI处理器将包含该公司最近几年开发的数字AI和模仿AI内核。
该公司在上一年12月表明，它没有运用32位或16位精度，而是规划了8位精度的数字和模仿AI芯片原型，在不献身精度的情况下提高了速度并提高了能效。
据该公司称，IBM的数字AI中心以8位精度完成了彻底精确，一起完成了比现有体系快两到四倍的训练。与此一起，凭仗其模仿AI内核的8位精度和内存核算，IBM的精度比曾经的模仿芯片高出一倍，一起比具有相同精度的数字架构耗费的能量低33倍，该公司表明。
“咱们在数字和模仿范畴都有许多AI原型，咱们正在活跃寻求这两个原型，”伯恩斯说。 “未来版别中将有越来越多的时机进一步改进硬件。”
AI硬件中心项目总监Cindy Goldberg表明，功能提高使得模仿AI内核十分合适边际运用。
“在IBM，咱们倾向于沉迷于数据中心，服务器和云，可是当你在功能功率方面取得这种打破时，你能够更广泛地布置它，”她说。
Rutten说，对AI硬件中心的出资使整个AI硬件职业获益，由于IBM Research共享了它的发现。例如，在开发数字和模仿AI中心期间，该公司定时在科学出版物中宣布其研讨结果。
“他们在这个中心所重视的研讨已继续了好几年，这是一项重要的研讨，”Rutten说。 “这对整个人工智能硬件职业来说是个好消息，由于跟着IBM取得更多资源和合作伙伴联系，并环绕人工智能硬件研讨构建生态体系，每个人都能够从中获益。”
“他们正试图处理大问题，而且在某些时分，某些隐秘酱将无法运用，但现在，它仍是适当敞开的，”他说。
该中心将成为IBM为改进其在纽约州立大学和整个州的脚印而进行的20亿美元出资的一部分。作为公告的一部分，IBM将出资至少3000万美元用于整个纽约州立大学体系的人工智能研讨，纽约州立大学将取得高达2500万美元的资金。
纽约州经济发展部分帝国州发展部将为纽约州立大学供给5年3亿美元的资金补助，用于购买和装置人工智能硬件中心所需的东西。
IBM已经在纽约州立大学理工学院开设了近20年的研讨设备，而且在那里进行了一些Power9芯片的开发作业，因而将未来的AI硬件中心作为学校总部是有意义的，Goldberg说。
“在IBM，咱们已投入很多资金建造该设备和那里的人才，”她说。 “这是咱们出资和继续发展的天然场所。这是咱们与纽约州和纽约州立大学的继续和继续联系的最佳挑选。“回来搜狐，检查更多
