冯诺依曼结构 的 性能瓶颈 :CPU 寄存器 的 存储速度 与 主存 ( 内存 ) 的 速度 不匹配 , 二者速度相差太大 , 严重影响计算机的性能 ; 随着CPU 发展 , CPU 的运算速度越来越快 ; 内存 的 读取速度很慢 , 严重浪费了 CPU 的计算性能 ; 2、高速缓存 Cache 解决性能瓶颈 高速缓存 Cache 主要解决 上述问题...
该研究以磁性隧道结(Magnetic Tunnel Junctions,MTJs)相关专利为基础,而 MTJ 是硬盘、传感器和其他微电子系统(包括磁随机存取存储器 MRAM)中使用的纳米结构器件。 CRAM 架构克服了传统冯-诺依曼架构(计算和内存是两个独立的实体)的瓶颈,能够比传统系统更有效地满足各种人工智能算法的性能需求。 明尼苏达大学团队目前正与...
冯·诺依曼，是“现代计算机之父”，搭建了计算机领域的二进制体系，一直沿用至今。而华为提出了努力实现三个重构，在基础理论、架构和软件上不遗余力，这种魄力，的确令人敬佩。也就是说，华为想要重构香农与冯·诺依曼奠定的理论基础，重新定义计算机体系，这当然具有颠覆性。一旦获得实质性突破，想象空间非常巨大。当然...
基于忆阻器的架构在冯诺依曼瓶颈和摩尔定律时代之后展示了开发未来计算系统的巨大潜力。在短期内,忆阻器提供的高密度片上非易失性存储器可以显着提高传统的基于冯诺依曼的计算系统的性能,并且可以找到从高性能机器学习系统到低性能的应用程序,用于物联网的嵌入式芯片。器件技术和架构发展的进一步发展可能导致基于忆阻器的...
12月3日,快科技获悉,达摩院成功研发新型架构芯片。该芯片是全球首款基于DRAM的3D键合堆叠存算一体AI芯片,可突破冯·诺依曼架构的性能瓶颈,满足人工智能等场景对高带宽、高容量内存和极致算力的需求。 在特定AI场景中,该芯片性能提升10倍以上,能效比提升高达300倍。
AI芯片通过内存神经网络突破消除了冯·诺依曼构架瓶颈 冯·诺依曼体系结构一直是计算机体系结构的主要组成部分,不久后可能会发现自己在人工智能领域的用处不大。 自成立以来,计算机体系结构是一个高度动态的领域。 自1940年代以来,在该领域的所有变革和创新中,一个概念一直是不可或缺的:冯·诺依曼架构。近年来,随着人工...
近日，阿里巴巴达摩院（以下简称阿里达摩院）宣布成功研发一款新型存算一体架构芯片。据介绍，该芯片是全球首款基于DRAM的3D键合堆叠存算一体AI芯片，可突破冯诺依曼架构的性能瓶颈，满足人工智能等场景对高带宽、高容量内存和极致算力的需求。在特定AI场景中，该芯片性能提升10倍以上，能效比提升高达300倍。数据是冷的，...
冯诺依曼架构的难题:“内存墙” 过去近一个世纪,冯诺依曼架构构成了计算机科学的基础。在冯诺伊曼架构中,中央处理器(CPU)通过指令从内存中读取数据,并完成计算,再将数据返回内存保存。冯诺依曼理论模型的一个很重要的假设,就是计算与存储的速度相当。但是一旦出现不匹配,慢的一方会成为瓶颈。
据悉,唐建石课题组目前主要围绕基于忆阻器的类脑计算来开展研究,通过学习大脑的基本结构和工作原理开发存算一体技术,实现存储-计算融合,以解决“冯•诺依曼”架构中的“存储墙”问题。 研制一系列新原理忆阻器,来实现高效的类脑计算 作为极具潜力的新型非易失性存储器之一,忆阻器(也称阻变存储器,或 RRAM)是一种新...
香农极限与冯诺依曼架构的瓶颈,也让计算与通信演化的方向朝量子计算、DNA存储、语义通信的方向延展。利用语义通信来解决信息传输的存储与效率等问题,运用量子计算的特质来并行执行庞大的计算任务。 探索这些新...