La nueva arquitectura de computadores por tipo de cerebro puede mejorar los métodos de procesamiento de datos
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Los Científicos de IBM están desarrollando una nueva informático de la arquitectura que se adapta mejor para el tratamiento de los crecientes volúmenes de datos, procedentes de algoritmos de inteligencia artificial. La inspiración se derivan de la del cerebro humano, y sus elaboraciones ya superan los equipos tradicionales en estudios comparativos realizados. Los resultados del trabajo fueron publicados en el último número de Journal of Applied Physics. Las computadoras modernas construidas en la arquitectura de von neumann, desarrollada en la década de 1940.
Los sistemas Informáticos de von neumann incluyen el procesador central, que controla la lógica y la aritmética, memoria, memoria, dispositivos de entrada y conclusiones. En su lugar, bastante primitiva "industrial" el esquema de los científicos sugieren el uso de los equipos creados por el tipo de cerebro, en el que los centros de procesamiento y de memoria se alineen.
el Equipo por el tipo de cerebro
Abu sebastián, autora de la obra, explica que la realización de determinadas tareas de cálculo en la memoria del equipo puede mejorar la eficacia del sistema y ahorrar energía.
"Si mostrar a la gente, nos hacemos los cálculos, gastando 20-30 Vatios de energía, mientras que la ia, basados en superordenadores, requieren de kilovatios o megavatios de energía", dice sebastián. "Sinapsis en el cerebro al mismo tiempo se calculan y almacenan la información. En la nueva arquitectura, que se separen del fondo-неймановской, la memoria juega un papel más activo en los cálculos".
El Equipo de IBM tres veces deriva de la idea en el cerebro humano. El primer nivel habilita el estado dinámico de un dispositivo de memoria para efectuar los cálculos directamente en la memoria, así como la memoria del cerebro y el procesamiento de la información que trabajan juntos en el cerebro. El segundo nivel de la toma de la estructura sináptica de las redes del cerebro para crear la memoria de los turnos de fase (PCM) para acelerar el aprendizaje profundo de redes neuronales. Por último, la dinámica y la naturaleza estocástica de las neuronas y las sinapsis inspiró el comando en la creación de potentes computación sustratos para las fugas de нейросетей.
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