IBM veröffentlicht eine neue hybride In-Memory-Computing-Architektur

Das IBM Forschungsteam hat kürzlich eine neue In-Memory-Computing-Architektur mit unterschiedlicher Präzision veröffentlicht, die der traditionellen Von-Neumann-Architektur eine Computational-Speichereinheit hinzufügt. Um KI-Trainingseffektivität bereitzustellen und Trainingskosten zu reduzieren.

Da Kognitionsoperationen mit sehr vielen Daten umgehen müssen, wird die effiziente Verarbeitung dieser Daten sehr wichtig: Die größte Herausforderung bei der Verarbeitung großer Datenmengen besteht darin, dass die heutigen Computerarchitekturen alle von von Neumann Architektur, aber von der von Neumann Architektur betrieben werden. Bei der Implementierung von AI-Anwendungen muss eine große Menge an Daten zwischen dem Prozessor und dem Speicher übertragen werden, und die Übertragung von Daten erfordert eine Menge Ressourcen, was zu einer schlechten Leistung führt.

Die von IBM vorgeschlagene neue Architektur basiert auf der ursprünglichen von Neumann-Architektur: Neben der Rechenspeichereinheit ist die Rechenspeichereinheit für eine Vielzahl von Rechenaufgaben verantwortlich.Der von Neumanner ist dafür verantwortlich, die Genauigkeit immer wieder zu verbessern. Rate und hohe Effizienz zwei Vorteile.

Unter den Speicherbauelementen dieser Architektur verwendet IBM einen Phasenwechselspeicher (PCM) .Mit der schnellen Lese- / Schreibgeschwindigkeit des PCM kann eine große Datenmenge effizient ohne Datentransfer zur CPU verarbeitet werden. Die Geschwindigkeit der Implementierung wird dramatisch zunehmen und auch den Ressourcenverbrauch reduzieren.

IBM sagte, dass eine solche Architektur durch Rechenspeicher implementiert werden kann, ohne die Gesamtgenauigkeit zu opfern und die derzeitige Herausforderung des Energieverbrauchs in der von Neumann Architektur zu überwinden.

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