"Вычисления в памяти" или "вычислительная память" - это концепция построения вычислительных систем, в которой ячейки памяти используются одновременно для хранения и обработки информации. Такая вычислительная архитектура не имеет ничего общего с архитектурой фон Неймана, на базе которой построены практически все современные компьютеры и даже смартфоны. В этой традиционной архитектуре данные постоянно перемещаются между памятью и процессором, что делает вычислительную систему более медленной и менее эффективной.



Недавно, исследователи из IBM Research, продемонстрировали работу алгоритма, основанного на принципах машинного глубинного обучения и самообучения, выполняющегося в недрах экспериментальной вычислительной системы, основой которой является миллион ячеек памяти на основе эффекта фазовых переходов (phase change memory, PCM). Этот алгоритм успешно справился с задачей обнаружения корреляции между входными потоками данных, что является достаточно тяжелой вычислительной задачей для классических компьютеров. На этой задаче устройство, реализующее принцип "вычислений в памяти", продемонстрировало производительность, в 200 раз превышающую производительность традиционных компьютеров. И если добавить к этому весьма высокие показатели эффективности и способность системы к параллельному выполнению множества задач, можно с уверенностью сказать, что такие вычислительные устройства являются идеальным вариантом для создания систем искусственного интеллекта.

Активным элементом ячейки PCM-памяти является слой из сплава сурьмы-теллура-германия, зажатый между электродами. Когда на эти электроды подается электрический ток, нагрев материала приводит к его переходу из аморфного состояния с беспорядочным расположением атомов к кристаллическому состоянию, когда атомы упорядочиваются в виде кристаллической решетки, а сам материал становится прозрачным. А динамика переходов материала из одного состояния в другие используется специалистами компании IBM для организации вычислений прямо в ячейке памяти.



"Данное достижение является частью более глобальной программы исследований в области искусственного интеллекта, в которой мы занимаемся разработкой новых материалов, аппаратных средств и архитектуры вычислительных систем" - рассказывает доктор Эванджелос Элефтэрайоу (Dr. Evangelos Eleftheriou), - "Традиционные CMOS-технологии уже не развиваются прежними темпами из-за ряда существующих физических ограничений, поэтому для создания быстродействующей памяти, процессоров требуются совершенно иные подходы, чем те, что используются в традиционных компьютерах".

"Память до последнего времени рассматривалась только как часть компьютерной системы, предназначенная исключительно для хранения информации. В своей работе мы показали, что, используя некоторые особенности физики работы ячеек памяти, мы можем выполнить как примитивные, так и высокоуровневые вычислительные операции с хранимыми в ячейках данными" - рассказывает доктор Абу Себастьян (Dr. Abu Sebastian), ученый из IBM Research, - "И самым примечательным является то, что результаты вычислительных операций хранятся в тех же самых ячейках памяти, что немного похоже на работу нейронов головного мозга".



Ключевые слова:
IBM, Research, Ячейка, Память, PCM, Фазовый, Переход, Архитектура, Вычислительная, Система, Искусственный, Интеллект

Первоисточник

Другие новости по теме:

Новый материал станет основой памяти на фазовых переходах, способной конкурировать с флэш-памятью

Компания IBM демонстрирует новую PCM-память, способную хранить в одной ячейке несколько бит данных.

Скорость работы памяти на фазовых переходах достигла рекордного значения.

Самсунг начал массовое производство памяти на основе эффекта фазовых переходов.

Японские исследователи создали опытные образцы энергоэффективной топологической памяти TRAM

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.