IBM發(fā)布基于內(nèi)存的人工智能計算架構
美國IBM公司發(fā)布消息稱，該公司研究人員實現(xiàn)了在內(nèi)存計算技術上的一次重大突破，發(fā)明了一種可以運行在100萬個相變內(nèi)存（PCM）上的無監(jiān)督式機器學習算法，有望比傳統(tǒng)計算機在計算速度和能耗利用效率方面提升200倍，非常適合實現(xiàn)人工智能應用中的高密度、低功耗、大規(guī)模的并行計算系統(tǒng)。這一成果發(fā)表在《自然·通訊》雜志上。
內(nèi)存計算或可計算儲存，是近年來新興的一個概念，其原理是運用內(nèi)存設備的物理特性同時進行信息的儲存和處理，不采用傳統(tǒng)上的內(nèi)建緩存，并通過總線連接外部內(nèi)存的階層式架構，而是省略總線設計，直接把內(nèi)存和CPU核心做在一起，盡最大的可能消除計算過程中因數(shù)據(jù)遷移所造成的延遲，顯著提升計算效率。
IBM此次設計的內(nèi)存計算架構中使用的相變內(nèi)存設備由兩個電極包夾著一層鍺銻碲復合材料構成，微弱的電流可以使其加熱，復合材料內(nèi)部狀態(tài)隨著溫度上升而發(fā)生改變，從無定形態(tài)變成晶態(tài)，利用了結晶動力學原理進行運算。這與IBM公司2016年8月發(fā)布的人造神經(jīng)元的工作原理相同。
未來，IBM可能繼續(xù)將人造神經(jīng)元與內(nèi)存計算架構相結合，像大腦一樣，使邏輯的產(chǎn)生以及信息的存儲都在同一處發(fā)生，非常適合于人工智能計算。這一成果也是IBM創(chuàng)造“人工大腦”的又一最新進展。
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