IBM 一直处于量子计算和许多其他研究领域的前沿，最近展示了它认为的人工智能处理解决方案(及其成本)。如果 IBM 的愿景得以实现，那么未来并不是以 GPU 为中心：相反，它发生在混合信号模拟芯片中，这些芯片可以大幅提高能源效率，同时提供与市场当前主流产品相比具有竞争力的性能。

根据上周在《自然电子》杂志上发表的一篇研究论文，IBM 认为人工智能推理的未来可能会通过将相变存储器 (PCM) 与数字电路相结合的芯片来实现。根据该论文，矩阵向量乘法(人工智能推理的主要工作负载之一)可以直接在芯片存储的权重上执行。

在这种情况下，无源模拟电路(不需要连续电流来维持其所保存的位值)的功率要求降低，应该可以减少成功执行矩阵计算所需的总功率，或者至少，允许将芯片(现在)模拟部分的剩余能量预算重新用于其剩余的数字电路，以增加吞吐量。该设计从神经形态计算研究中汲取了线索。

该芯片的最新版本是 IBM Hermes 项目的一部分，拥有 个计算块，它们通过片上网络 (NOC) 方法相互通信，该方法在概念上与 AMD 的 Infinity Fabric类似。还有专门处理卷积层的固定功能硬件(旨在降低底层信息的复杂性，以加快处理速度并提高效率)。作为一款研究芯片，它采用 14 纳米制造工艺制造;如果模拟单元能够进一步小型化，IBM 或许还有进一步提高电源效率的空间。