Новая компьютерная архитектура по типу мозга может улучшить методы обработки данных

Новая компьютерная архитектура по типу мозга может улучшить методы обработки данных
  • 08.10.18
  • 0
  • 9229
  • фон:

Ученые из IBM разрабатывают новую компьютерную архитектуру, которая будет лучше приспособлена для обработки растущих объемов данных, поступающих с алгоритмов искусственного интеллекта. Вдохновение они черпают из человеческого мозга, а их наработки уже значительно превосходят традиционные компьютеры в сравнительных исследованиях. Результаты работы были опубликованы в последнем выпуске Journal of Applied Physics. Современные компьютеры построены на архитектуре фон Неймана, разработанной в 1940-х годах.

Вычислительные системы фон Неймана включают центральный процессор, который управляет логикой и арифметикой, память, накопитель, устройства ввода и выводы. Вместо этой достаточно примитивной «индустриальной» схемы ученые предлагают использовать компьютеры, созданные по типу мозга, в которых центры обработки и памяти будут совмещены.

Компьютер по типу мозга

Абу Себастьян, автор работы, объясняет, что выполнение определенных вычислительных задач в памяти компьютера может повысить эффективность системы и сохранить энергию.

«Если посмотреть на людей, мы производим расчеты, расходуя 20-30 Ватт энергии, в то время как ИИ, основанные на суперкомпьютерах, требуют киловатт или мегаватт энергии», говорит Себастьян. «В мозге синапсы одновременно рассчитывают и хранят информацию. В новой архитектуре, которая отходить от фон-неймановской, память играет более активную роль в вычислениях».

Команда IBM трижды заимствовала идеи у мозга человека. Первый уровень задействует динамическое состояние устройства памяти, чтобы производить расчеты непосредственно в самой памяти, подобно тому, как память мозга и обработка информации работают вместе в мозге. Второй уровень заимствует структуры синаптических сетей мозга для создания памяти со сменной фазой (PCM) для ускорения обучения глубоких нейронных сетей. Наконец, динамическая и стохастическая природа нейронов и синапсов вдохновила команду на создание мощных вычислительных субстратов для прорывных нейросетей.

Источник