IBM的新处理器Telum包含220亿个晶体管，其特点是在芯片上加速人工智能推断。目标是：在交易完成前发现欺诈行为。

本周，IBM发布了第一款人工智能加速处理器，Telum，用于实时检测欺诈的推理工作负载。根据联邦贸易委员会的2020年报告，从2019年到2020年，消费者的欺诈成本上升了近100% .

AI加速了Telum，IBM为IBM Z和LinuxOne系统开发的下一代处理器。图片使用由国际商用机器公司

据说Telum对于金融服务工作负载非常有用，例如：

• ****授权

• 欺诈检测

• 贷款处理

• 结算和结算交易

• 反洗钱

IBM与三星合作开发终端处理机在三星的EUV 7nm工艺节点上。该设备包含一个直接在芯片上的人工智能加速器，以及8个处理器核心，声称其运行速度超过5千兆赫。

八个核心（下面的八个子系统）都与一个私有的32mbl-2缓存（中央的八个子系统）耦合。缓存架构是紧密耦合的，允许256MB的虚拟L3缓存和2GB的总虚拟L4缓存。

终端处理器的渲染图像。屏幕截图[1:23]由IBM

就总计算能力而言，片上人工智能加速器能够达到6次以上的传输速率。高速缓存和人工智能加速器位于一个集中的环形互连架构上，这使得人工智能加速器可以直接访问所有缓存，每个核心都可以访问人工智能加速器。正是这种设计提供了极低的延迟。

Telum架构建立在IBM z15处理器通过重新设计8通道内存接口来容忍DIMM插槽中的完全通道故障。

自2015年首次应用于人工智能开发以来，IBM设定了一个目标，到2029年将处理器性能提高1000倍. 这些进步大多来自于人工智能硬件中心 .

为了摆脱大量的数据集和ML模型，IBM正在教人工智能作为人来推理和解释，他们呼吁这项技术的研究神经象征性人工智能 .

IBM表示，Telum是其首款具有片上AI加速功能的商用处理器。图片使用由国际商用机器公司

据报道，与现有的人工智能技术相比，这类人工智能需要更少的训练数据。为了实现这一点，IBM的新人工智能技术利用神经网络来解释符号表示和提取的统计结构。

为了理解Telum在实际操作中可能是什么样子，让我们首先考虑这样一种情况：一个不太精确的AI处理器会浪费企业和客户的时间和金钱。想象一个人在一个小时内经常光顾几家文具店。在第三家商店，他的****被冻结，阻碍了进一步的购买。在这种情况下，与他的帐户绑定的数据处理系统错误地应用了安全措施。

基于数据的嵌入式人工智能推断可能已经阻止了这种情况的发生，因为确定了在给定地理位置内这些小的、类似的购买可能是合法的。IBM的Telum数据处理系统据说可以通过混合云环境（包括“超级受保护的虚拟服务器”和可信执行环境）来避免这些不方便的情况。

AAC最近报道了Xilinx的Versal AI系列SoC，它似乎占用了与IBM Telum处理器相似的功能域。Versal AI系列在其处理器核心和AI引擎之间有一个专用的结构互连，提供了多TB吞吐量的接入。

Versal AI Edge平台的框图。图片使用由锡林克斯

金融业要求交易的延迟时间低于1毫秒。虽然IBM在Z平台上的客户已经在使用分析来确定****授权，但他们的目标是在未来达到亚毫秒的响应时间阈值。IBM和Xilinx都声称他们的设备正在接近这个阈值。

IBM的Telum和Xilinx的Versal AI Edge系列都计划在2022年推出，它们可能会为需要人工智能推理的边缘设备增加强大的计算能力，以确保在此过程中金融应用的安全。

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