基于内存计较技能的人工智能芯片问世

通过改变计较的根基属性，美国普林斯顿大学研究职员日前打造的一款专注于人工智能体系的新型计较机芯片，可在极大进步机能的同时镌汰能耗需求。

该芯片基于内存计较技能，旨在降服处理赏罚器必要耗费大量时刻和能量从内存中获取数据的首要瓶颈，通过直接在内存中执行计较，进步速率和服从。芯片回收了尺度编程说话，在依靠高机能计较且电池寿命有限的手机、手表或其他装备上出格有效。

研究职员暗示，对付很多应用而言，芯片的节能与机能晋升同样重要，由于很多人工智能应用措施将在由移动电话或可穿着医疗传感器等电池驱动的装备上运行。这也是对可编程性的需求地址。

经典计较机系统布局将处理赏罚数据的中央处理赏罚器与存储数据的内存疏散，许多计较机的能耗用于往返转移数据。新芯片思量在架构级别而不是晶体管级别来打破摩尔定律的范围。但建设这样一个体系面对的挑衅是，内存电路要计划得尽也许麋集，以便打包大量数据。

研究团队行使电容器来办理上述题目，电容器可比晶体管在更麋集的空间内举办计较，还可很是准确地建造在芯片上。新计划将电容器与芯片上的静态随机存取存储器（SRAM）的传统单位配对。电容器和SRAM的组实用于对模仿（非数字）域中的数据举办计较。这种内存电路可凭证芯片中央处理赏罚单位的指令执行计较。

尝试室测试表白，该芯片的机能比同类芯片快几十到几百倍。研究职员称，其已将内存电路集成到可编程处理赏罚器架构中。“假如早年的芯片是强盛的引擎，新芯片就是整车。”

普林斯顿大学研制的新芯片首要用于支持为深度进修推理算法计划的体系，这些算法应承计较机通过进修数据集来拟定决定和执行伟大的使命。深度进修体系可指导自动驾驶汽车、面部辨认体系和医疗诊断软件。

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（编辑：河北网）

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