原标题：IBM四核7nm AI加速器芯片可让训练/推理效率大增

IBM推出的四核7nm AI加速器芯片在训练和推理效率上实现了大幅提升，以下是关于该芯片及其性能提升的详细解析：

一、芯片概述

• 名称：IBM四核7nm AI加速器芯片

• 技术特点：采用7nm MOSFET技术，是全球首个四核的发展AI加速器。

二、性能提升

1. 训练效率

• 超低精度混合算术单元：该芯片使用超低精度混合8位浮点算术单元在训练过程中，这有助于减少内存使用并提高计算效率。

• 高利用率：芯片在训练期间的利用率可达到80%以上，这远高于通常情况下GPU的利用率（通常低于30%）。

2. 推理效率

• 推理精度：在推理（即执行AI）过程中，该芯片使用4位浮点算术单元，进一步降低了精度要求，从而提高了推理速度。

• 推理利用率：芯片在推理期间的利用率超过60%，同样优于传统GPU的性能。

三、能效比与运算密度

• 支持多种精度：该芯片支持fp8、fp16、fp32、int4、int2混合精度，能够满足不同应用场景的需求。

• 能效比与运算密度：

• 在fp32和fp8精度下，该芯片的每秒浮点运算次数（FLOPS）分别达到16TFLOPS和25.6TFLOPS，运算密度分别为0.82TFLOPS/mm²和1.31TFLOPS/mm²，能效比分别为3.5TFLOPS/W和1.9TFLOPS/W。

• 在int2和int4精度下，该芯片的运算密度分别为3.27TOPS/mm²和5.22TOPS/mm²，能效比分别为16.5TOPS/W和8.9TOPS/W。

四、电源管理系统

• IBM还集成了独特的电源管理系统，该系统通过在执行大量计算任务时降低时钟频率来降低加速器的功耗，从而进一步提高了能效比。

五、应用场景与优势

• 应用场景：该芯片可用于混合云环境中的低能耗AI训练，或用于实现更接近边缘的云端训练等。

• 优势：

• 允许嵌入式应用程序在本地运行AI，提高了隐私保护和减少了延迟。

• 能够高效地运行AI应用，降低了对高性能CPU和GPU的依赖。

综上所述，IBM四核7nm AI加速器芯片通过采用先进的7nm制程技术和独特的电源管理系统，实现了在训练和推理效率上的大幅提升。该芯片支持多种精度运算，具有高能效比和运算密度，可广泛应用于混合云环境中的AI训练和推理任务。