A nova arquitetura de computador, por tipo de cérebro pode melhorar os métodos de processamento de dados
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Os Cientistas da IBM estão a desenvolver uma nova arquitetura de computador, que será melhor cabida para o tratamento de um volume crescente de dados provenientes de algoritmos de inteligência artificial. Inspiração que eles estão chamando de o cérebro humano e suas realizações, já são significativamente maiores do que os computadores tradicionais em estudos comparativos. Os resultados do trabalho foram publicados na última edição do Journal of Applied Physics. Os computadores modernos são construídos sobre a arquitetura de von Neumann, desenvolvido na década de 1940.
O sistema de Computação de von Neumann incluem um processador central, que controla a lógica e a aritmética, memória, armazenamento, dispositivos de entrada e conclusões. Em vez dessa bastante primitiva "industrial" do esquema, os cientistas sugerem o uso de computadores, criados de acordo com o tipo do cérebro, em que os centros de processamento e de memória serão combinados.
Computador por tipo de cérebro
Abu Sebastian, autor da obra, explica que a execução de determinadas tarefas de computação em memória de um computador pode aumentar a eficiência do sistema e manter a energia.
"Se você olhar para as pessoas, nós produzimos cálculos, consumir de 20 a 30 Watts de energia, enquanto IA, com base em supercomputadores, exigem quilowatts ou de megawatts de energia", diz Sebastian. "Sinapses no cérebro, simultaneamente, esperam e armazenam informações. Na nova arquitetura, que afastar-se do plano de fundo-неймановской, a memória desempenha um papel mais ativo em cálculos".
A Equipe da IBM três vezes emprestado ideias do cérebro humano. O primeiro nível envolve um estado dinâmico de um dispositivo de memória para fazer cálculos diretamente na própria memória, assim como a memória cerebral e tratamento de informação trabalham juntos no cérebro. O segundo nível empresta a estrutura de redes sinápticas de cérebro para criar a memória de mudança de fase (PCM), para acelerar a aprendizagem profunda de redes neurais. Finalmente, dinâmico e estocástico a natureza dos neurônios e das sinapses inspirou o comando para criar poderosas de computação de substratos para a ponta нейросетей.
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