Galddatoros, klēpjdatoros un viedtālruņos var iedalīt skaitļošanas moduļus un atmiņu. Šī pieeja ir pazīstama kā "fon Neumann arhitektūra" - pēc zinātnieka Jāņa fon Neimana, kurš bija viens no pionieriem digitālās skaitļošanas jomā. Šādā arhitektūrā dati nepārtraukti pārvietojas starp atmiņu un skaitļošanas ierīci, kas ir lēns un ne pārāk efektīvs.
Viss vienā datorā
Šīs problēmas risinājums var būt "skaitļošanas atmiņa" - tehnoloģija, kas pazīstama arī kā "iebūvēta skaitļošana atmiņā". Šajā gadījumā informācijas glabāšanai un apstrādei tiek izmantotas tikai fiziskās atmiņas.
IBM pētījumu grupa paziņoja par izrāvienu sasniegumu skaitļošanas atmiņā, veiksmīgi izpildot mašīnmācīšanās algoritmu 1 miljona fāzes maiņas atmiņas ierīču (EPF) grupā.
ESF ierīce tika izveidota no germānija-antimona-tellurīda sakausējuma, kas izveidots starp elektrodiem. Paredzams, ka šī prototipa tehnoloģija 200 reizes uzlabos ātrumu un energoefektivitāti.
Piemērots mākslīgajam intelektam
Reklāmas video:
ESP ierīce aprēķinus veic, izmantojot kristalizācijas mehānismu - kad iet elektriskā strāva, nesakārtotais atomu izvietojums mainās uz pasūtītu, tas ir, kristālisku. Zinātnieki demonstrēja ESF tehnoloģiju ar diviem laika kontrolētiem piemēriem un salīdzināja to ar tradicionālajām mašīnmācīšanās metodēm.
Spēja veikt aprēķinus ātrāk ietekmēs datoru vispārējo veiktspēju. IBM tas nozīmē lielāku jaudu mākslīgā intelekta lietojumprogrammās.
CMOS tehnoloģija ir sasniegusi savu robežu, un, lai pārvarētu tās ierobežojumus, ir neizbēgamas radikālas izmaiņas procesora-atmiņas paradigmā.
Skaitļošanas atmiņa paplašina iespēju apstrādāt datus reālā laikā, kas ir ļoti svarīgi tagad, kad uzņēmumi koncentrējas uz analītisko informācijas apstrādi. Nozares giganti, piemēram, Amazon un Google, padara AI par sava biznesa centrālo elementu, tāpēc AI datoru ātrums ir ļoti pieprasīts.
Vadims Tarabarko