Em fevereiro de 2019, a IBM Research abriu um AI Hardware Center com o objetivo de melhorar a eficiência da computação AI 1.000 vezes em uma década. Nos últimos dois anos, a IBM diz que atingiu uma meta ambiciosa de aumentar a eficiência da computação 2,5 vezes por ano.
A IBM anunciou recentemente dois avanços importantes na eficiência de IA. Primeiro, a IBM tornará os núcleos digitais de IA compatíveis com o ecossistema Red Hat OpenShift. Isso permitirá que o hardware IBM seja desenvolvido em paralelo com o software Red Hat, de modo que o software esteja pronto quando o hardware for lançado.
Em segundo lugar, a IBM e a empresa de automação de design Synopsys estão disponibilizando um kit de desenvolvimento de acelerador de hardware analógico AI, destacando as possibilidades que o hardware analógico pode oferecer. A caixa de ferramentas Analog AI visa resolver o problema de arquitetura de von Neumann executando cálculos diretamente na memória.
De acordo com Mukesh Khare, vice-presidente da IBM Systems Research, o kit de ferramentas Analog AI estará disponível para startups, acadêmicos, estudantes e empresas. “Todos eles serão capazes de … aprender como aproveitar algumas dessas novas oportunidades que vêm junto com o desenvolvimento. E tenho certeza de que a comunidade pode encontrar maneiras ainda melhores de usar esse equipamento do que alguns de nós ”, diz Hare.
A maior parte desse conjunto consiste em ferramentas de design fornecidas pela Synopsys. No entanto, Arun Venkatachar, vice-presidente de inteligência artificial e engenharia central da Synopsys, disse que a IBM e a Synopsys trabalharam juntas em hardware e software para a caixa de ferramentas Analog AI.