顛覆傳統架構！華人科學家 20 年心血：AI 能效提高 1000 倍，未來需求井噴！

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原標題：顛覆傳統架構！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：內存,技術,模型,教授,數據
文章來源：AI前線
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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據永遠不會離開內存的新模型，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，傳統計算依賴于已有數十年歷史的馮·諾依曼架構，該架構由的處理器和內存單元組成，需要不斷來回移動數據，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存內部進行計算。自旋電子設備并不依賴電荷來存儲數據，而是利用電子自旋，為傳統的基于晶體管的芯片提供了更有效的替代品。
“作為一種極其節能的數字內存計算基板，CRAM 非常靈活，可以在內存陣列的任何位置執行計算。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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