对于人工智能来说，计算效率是最为重要的一部分。然而在培训速度、准确性和能耗之前保持平衡并不是很容易，但现在情况有所改变，IMB近日展示了一些人工智能培训方法，通过这项方法，可以进一步的提升计算效率。
人工智能网络配图
IBM带来的第一个突破就是“加速数字化”技术，根据8位精度技术实现更多的准确性；第二突破是模拟芯片的8位精度技术。IBM表示，通过这项技术，可以将精度提高一倍左右。
IBM Research-Almaden副总裁兼实验室总监Jeffrey Wesler表示：“下一代人工智能应用程序需要更快的响应时间，更大的人工智能工作负载以及来自众多流的多模式数据。 为了释放人工智能的全部潜力，我们正在重新设计硬件。从加速器到用于人工智能工作负载的专用硬件――如我们的新芯片，以及最终用于人工智能的量子计算。”
他还表示，IBM的研究团队提高了精度，表明存储内计算可能能够在低功耗环境――例如物联网和边缘应用实现高性能深度学习，与数字化加速器一样，其模拟芯片可以扩展到视觉、语音和文本数据集的人工智能训练和推理，并扩展到范围广阔的各种新兴人工智能之上，从而提升效率。
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