- बाहरी मेमोरी तक पहुँच को कम करके computing performance बढ़ाता है और ऊर्जा बचाता है
- मेमोरी और processing को साथ में उपलब्ध कराता है (computing और memory का बड़े पैमाने पर एकीकरण)
- इसमें 256 core हैं और हर core unit में अपनी मेमोरी शामिल है, जिससे Von Neumann bottleneck कम होता है
- core एक-दूसरे से ऐसे network के ज़रिए जुड़े हैं, जिसे मानव cerebral cortex के बीच white-matter connections से प्रेरणा मिली है
- image recognition के standard benchmark test में यह मौजूदा AI machines से काफ़ी बड़े अंतर से बेहतर रहा
- साथ ही, सबसे नए miniaturized manufacturing process का उपयोग न करने के बावजूद यह state-of-the-art AI chip की तुलना में केवल पाँचवाँ हिस्सा ऊर्जा इस्तेमाल करता है
- अगर इसे नवीनतम manufacturing process पर बनाया जाए, तो इसकी efficiency मौजूदा design से 25 गुना बेहतर हो सकती है
- लेकिन NorthPole की 224MB RAM, ChatGPT जैसे chatbot में इस्तेमाल होने वाले large language models के लिए पर्याप्त नहीं है, जो सबसे compressed version में भी कई हज़ार megabytes data लेते हैं
- यह chip केवल pre-programmed neural networks चला सकता है, जिन्हें पहले अलग computer पर 'train' करना पड़ता है
- paper के लेखक दावा करते हैं कि NorthPole architecture autonomous vehicles जैसे speed-critical applications में उपयोगी हो सकता है
1 टिप्पणियां
इस्तेमाल और प्रदर्शन को देखें तो यह थोड़ा FPGA जैसा लगता है।