Рубрики
МЕНЮ
Виталий Войчук
Такой подход известен как "фон-неймановская архитектура" — по имени ученого Джона фон Неймана, одного из пионеров в области цифровой вычислительной техники, сообщает "gearmix.ru".
В такой архитектуре данные постоянно перемещаются между памятью и вычислительным устройством, а это медленно и не слишком эффективно.
Решением этой проблемы может стать "вычислительная память" — технология, также известная как "вычисления в памяти". Для хранения и обработки информации используются только физические свойства памяти компьютера.
Исследовательская группа в IBM объявила о прорывном достижении в области вычислительной памяти, успешно выполнив алгоритм машинного обучения на группе в 1 миллион устройств памяти, действующих на основе эффекта смены фазы (ЭСФ).
Устройство ЭСФ было создано из сплава германий-сурьма-теллурид, помещённого между парой электродов. Эта опытная технология обеспечит 200-кратный рост скорости и энергоэффективности.
Устройство ЭСФ выполняет вычисления, используя механизм кристаллизации — при прохождении электрического тока неупорядоченное расположение атомов сменяется на упорядоченное, то есть кристаллическое. Учёные продемонстрировали технологию ЭСФ на двух примерах с контролем времени, и сравнили с традиционными способами машинного обучения.
Способность быстрее выполнять вычисления повлияет на общую производительность компьютеров. Для IBM это означает большую мощность в приложениях искусственного интеллекта.
Технология CMOS достигла предела, и для преодоления её ограничений неизбежна радикальная смена парадигмы "процессор-память".
Вычислительная память расширяет возможность обработки данных в реальном времени, что очень важно теперь, когда компании делают упор на аналитическую обработку информации.
Гиганты индустрии, такие как Amazon и Google, делают ИИ центральным элементом своей деловой активности, поэтому рост скорости компьютеров ИИ очень востребован.
Фото: "gearmix.ru"
Обсуждения
Новости партнеров
Новости