На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Свежие комментарии

  • Traveller
    Где купить? Только ухозаткнутые уже напрочь отключены от жизни и их наркозависимость уже неизлечима.Создан «скучный т...
  • Алексей Демин
    ПриветВ России запустят...
  • Максим Гусев
    горшок для лука лучше бы сделал из видикаВторая жизнь виде...

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.

Вычисления по принципу «всё в одном»

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.

Подходит для искусственного интеллекта

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.

Ссылка на первоисточник

Картина дня

наверх