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...
因此,清华大学集成电路学院唐建石副教授将研究方向聚焦在如何利用新的材料、新的器件以及新的架构来实现更快、更高效的先进计算技术,以突破“冯∙诺依曼”瓶颈,这也是当前学术界和产业界重点关注的方向。 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...
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...
然而以上的方式还是在冯诺依曼架构上对“存储墙”和“功耗墙”问题进行弱化,而存算一体架构则可以从根本上打破冯诺依曼计算架构瓶颈。 早在1969年斯坦福研究所的Kautz等人就提出了存算一体的概念,即在存储器中直接进行运算,将存储和计算整合在同一模块中,有效的避免了传统冯诺依曼架构中数据因为来回搬运所造成的功耗损失...
AI时代,算力就是生产力,存内计算技术也被频繁提及。存内计算由于突破传统冯·诺依曼架构瓶颈,实现了存储单元与逻辑单元的融合,成为实现智能计算的主要技术路线之一,受到业界的高度重视和关注。时至今日,入局存算一体领域的企业越来越多,作为专注这一赛道的先行者,创
相同任务下,该芯片实现片上学习的能耗仅为先进工艺下专用集成电路(ASIC)系统的1/35,同时有望实现75倍的能效提升,展现出卓越的能效优势,极具满足人工智能时代高算力需求的应用潜力,为突破冯·诺依曼传统计算架构下的能效瓶颈提供了一种创新发展路径。据清华大学介绍,记忆电阻器(Memristor)是继电阻、电容、电感之后的第...
IBM新技术破解冯·诺依曼瓶颈,提升AI计算效率 在当前人工智能计算领域,冯·诺依曼架构被广泛认为是造成效率低下的一个重要原因。IBM最近的研究突破了这一传统架构的局限,展现出新技术在提升AI计算能力和效率方面的巨大潜力。冯·诺依曼架构自1945年提出以来,几乎每个计算机处理器都采用这一设计,内存与计算单元分开的架构...
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。探索这些新的信息传递与处理模式,可以把信息的传递延伸到更加广阔的未知地带,如深海通信、深空通信、人体网络和分子网络等。
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...
传统的计算机采用的是以中央处理器为核心的冯诺依曼架构,在该架构中,存储和计算的功能分别由中央处理器和存储器完成。存储器与中央处理器之间通过数据总线互连,中央处理器从存储器中读取数据、进行运算,完成后将结果写回存储器进行存储,导致数据搬运的冯诺依曼瓶颈(如图1所示)。