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IBM研究人員正在開(kāi)發(fā)一種新的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)

倩倩 ? 來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)分析沙龍 ? 2020-03-01 18:33 ? 次閱讀
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IBM研究人員正在開(kāi)發(fā)一種新的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu),使其能夠更好地處理來(lái)自人工智能的更多數(shù)據(jù)負(fù)載。他們的設(shè)計(jì)借鑒了人腦的概念,在比較研究中明顯優(yōu)于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)。他們?cè)凇稇?yīng)用物理雜志》上報(bào)告了他們最近的發(fā)現(xiàn)。

當(dāng)今的計(jì)算機(jī)以1940年代開(kāi)發(fā)的馮·諾依曼(von Neumann)架構(gòu)為基礎(chǔ)。馮·諾依曼計(jì)算系統(tǒng)具有執(zhí)行邏輯和算術(shù)的中央處理器,存儲(chǔ)單元,存儲(chǔ)以及輸入和輸出設(shè)備。與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)中的瘦腿部件不同,作者提出,靈感來(lái)自大腦的計(jì)算機(jī)可以具有共存的處理和存儲(chǔ)單元。

該論文的作者阿布·塞巴斯蒂安(Abu Sebastian)解釋說(shuō),在計(jì)算機(jī)內(nèi)存中執(zhí)行某些計(jì)算任務(wù)將提高系統(tǒng)的效率并節(jié)省能源。

塞巴斯蒂安說(shuō):“如果看人類,我們的計(jì)算功率為20至30瓦,而當(dāng)今的AI是基于以千瓦或兆瓦功率運(yùn)行的超級(jí)計(jì)算機(jī)的。” “在大腦中,突觸既計(jì)算又存儲(chǔ)信息。在馮·諾依曼之外的新架構(gòu)中,內(nèi)存在計(jì)算中必須發(fā)揮更加積極的作用?!?/p>

IBM團(tuán)隊(duì)從大腦中汲取了三個(gè)不同層次的靈感。第一級(jí)利用存儲(chǔ)設(shè)備的狀態(tài)動(dòng)態(tài)來(lái)在內(nèi)存本身中執(zhí)行計(jì)算任務(wù),類似于如何將大腦的內(nèi)存和處理置于同一位置。第二級(jí)利用大腦的突觸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為相變記憶(PCM)設(shè)備陣列的靈感,以加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。最后,神經(jīng)元和突觸的動(dòng)態(tài)性和隨機(jī)性激發(fā)了團(tuán)隊(duì)為尖刺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建強(qiáng)大的計(jì)算基礎(chǔ)。

相變存儲(chǔ)器是一種納米級(jí)存儲(chǔ)設(shè)備,由夾在電極之間的Ge,Te和Sb化合物構(gòu)建。這些化合物根據(jù)其原子排列表現(xiàn)出不同的電性能。例如,在無(wú)序相中,這些材料表現(xiàn)出高電阻率,而在結(jié)晶相中,它們表現(xiàn)出低電阻率。

通過(guò)施加電脈沖,研究人員調(diào)節(jié)了結(jié)晶相和非晶相中材料的比例,因此相變存儲(chǔ)器件可以支持連續(xù)的電阻或電導(dǎo)。這種模擬存儲(chǔ)更好地類似于非二進(jìn)制生物突觸,并使更多信息可以存儲(chǔ)在單個(gè)納米級(jí)設(shè)備中。

Sebastian和他的IBM同事在對(duì)這些擬議系統(tǒng)的效率進(jìn)行比較研究時(shí)遇到了令人驚訝的結(jié)果?!拔覀円恢逼谕@些系統(tǒng)在某些任務(wù)上會(huì)比傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)好得多,但是我們驚訝的是其中一些方法的效率更高?!?/p>

去年,他們?cè)诔R?guī)計(jì)算機(jī)和基于相變存儲(chǔ)設(shè)備的原型計(jì)算存儲(chǔ)平臺(tái)上運(yùn)行了無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)算法?!?與傳統(tǒng)的計(jì)算系統(tǒng)相比,相變存儲(chǔ)器計(jì)算系統(tǒng)的性能提高了200倍?!?塞巴斯蒂安說(shuō)?!拔覀円恢倍贾浪鼈儠?huì)高效,但是我們并不期望它們有這么大的表現(xiàn)。” 該團(tuán)隊(duì)繼續(xù)基于大腦啟發(fā)的概念來(lái)構(gòu)建原型芯片和系統(tǒng)。

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