Новая технология IBM сделает компьютеры в 200 раз быстрее
В настольных компьютерах, в ноутбуках и смартфонах можно выделить вычислительные модули и память. Такой подход известен как «фон-неймановская архитектура» — по имени ученого Джона фон Неймана, одного из пионеров в области цифровой вычислительной техники. 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». При этом для хранение и обработка 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. Ожидается, что 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
Источник: tavrika.su
