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原標題：顛覆傳統(tǒng)架構！華人科學家 20 年心血：AI 能效提高 1000 倍，未來需求井噴！
關鍵字：內(nèi)存,技術,模型,教授,數(shù)據(jù)
文章來源：AI前線
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內(nèi)容摘要：

整理 | Tina、褚杏娟
近日，明尼蘇達大學科學與工程學院的一組研究人員展示了一種數(shù)據(jù)永遠不會離開內(nèi)存的新模型，稱為計算隨機存取存儲器（CRAM）。與目前的方法相比，它可以將人工智能應用的能源需求降低 1,000 倍甚至更多。在一次模擬中，CRAM 技術顯示出令人難以置信的 2,500 倍節(jié)能效果。
論文地址：https://www.nature.com/articles/s44335-024-00003-3怎么做到的？眾所周知，傳統(tǒng)計算依賴于已有數(shù)十年歷史的馮·諾依曼架構，該架構由的處理器和內(nèi)存單元組成，需要不斷來回移動數(shù)據(jù)，這是一個耗能過程。
明尼蘇達團隊的 CRAM 完全顛覆了該模型，使用稱為磁隧道結 (MTJ) 的自旋電子器件直接在內(nèi)存內(nèi)部進行計算。自旋電子設備并不依賴電荷來存儲數(shù)據(jù)，而是利用電子自旋，為傳統(tǒng)的基于晶體管的芯片提供了更有效的替代品。
“作為一種極其節(jié)能的數(shù)字內(nèi)存計算基板，CRAM 非常靈活，可以在內(nèi)存陣列的任何位置執(zhí)行計算。因此，我們可以重新配置 CRAM，來最好地滿足各種 AI 算法的性能需求，”計算架構專家、論文合著者、明尼蘇達大學電氣與計算機工程系

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