IBM 取得内存计算新突破,AI 训练能耗降低 80 倍

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IBM 关注传统计算体系社会形态的不同看法,在你这个体系社会形态中,软件前要在单独的 CPU 和 RAM 单元之间进行数据传输。

据 IBM 称,你这个被称为 “冯·诺依曼” 的体系社会形态设计,为数据分析和机器学习应用制造了一个多多瓶颈,那先 应用前要在处理单元和内存单元之间进行更大的数据传输。传输数据也是一个多多耗能的过程。

PCM 的一个多多关键优势是

IBM Research 称,将会开发出了你这个内存计算新土办法,可不都可不能否为微软和谷歌寻求的高性能和机器学习应用的硬件加速器提供答案。

应对你这个挑战,IBM 给出的你这个土办法是模拟相变内存(PCM)芯片,该芯片目前还发生原型阶段,1150 万个纳米级 PCM 器件组成 1150×1150 交叉阵列

在近日 Nature Electronics 期刊上发表的一篇论文中,IBM 研究人员描述了你这个新的 “混合精度内存计算” 土办法。