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在計算機內存中執行某些計算任務會提高系統的效率并節省能源

2019-04-04    來源:中國節能網
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[ 導讀 ]:今天的計算機建立在20世紀40年代開發的von Neumann架構上。馮·諾依曼計算系統具有執行邏輯和算術的中央處理器,存儲器單元,存儲器以及輸入和輸出設備。
 今天的計算機建立在20世紀40年代開發的von Neumann架構上。馮·諾依曼計算系統具有執行邏輯和算術的中央處理器,存儲器單元,存儲器以及輸入和輸出設備。與傳統計算機中的煙囪部件不同,作者提出腦部啟發的計算機可以具有共存的處理和存儲單元。
 
在計算機內存中執行某些計算任務會提高系統的效率并節省能源。“如果你看看人類,我們計算的功率為20至30瓦,而今天的AI則基于以千瓦或兆瓦功率運行的超級計算機。” “在大腦中,突觸是計算和存儲信息。在新的架構中,超越馮諾依曼,記憶必須在計算中發揮更積極的作用。”
第一級利用存儲器設備的狀態動態來在存儲器本身中執行計算任務,類似于大腦的存儲器和處理是共存的。第二級利用大腦的突觸網絡結構作為相變存儲器(PCM)設備陣列的靈感來加速深度神經網絡的訓練。最后,神經元和突觸的動態和隨機性質激發了團隊為尖峰神經網絡創建強大的計算基礎。相變存儲器是一種納米級存儲器件,由夾在電極之間的Ge,Te和Sb化合物構成。這些化合物根據其原子排列表現出不同的電性質。
 
可以發現的是,在傳統計算機和基于相變存儲器設備的原型計算存儲器平臺上運行無監督機器學習算法。
 
關鍵詞: 節省能源
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