人类历史上第一个可编程忆阻器计算机诞生!

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#111723#人类汗青上，第一个可编程忆阻器盘算机出生，不再须要将语音下令发送到云端停止说明，直接在智妙手机上通过AI处置器实现，极大的放慢呼应时光。在一些愈加重视私密性的场景比方医疗装备中，存在更好的保险性和隐衷性。
你有没有想过，智妙手机未来也有可能直接处置庞杂的人工智能义务？要害在它：人类汗青上，第一个可编程忆阻器盘算机。
不但仅是通过外部盘算机操纵的忆阻器阵列，密歇根大学开辟的这个可编程忆阻器盘算机，能够直接在小型、能量受限的装备（如智妙手机和传感器）上处置人工智能义务。
也就是说，在将来，不再须要将语音下令发送到云端停止说明，直接在智妙手机上通过AI处置器实现，极大的放慢呼应时光。在一些愈加重视私密性的场景比方医疗装备中，可能实现更好的保险性和隐衷性。
人工智能强盛的算力带来的负面影响之一就是巨额的能耗。每团体都盼望在智妙手机上装置AI处置器，但你确定不盼望手机一天充电12次。

为甚么忆阻器有益于呆板进修
这里提到的忆阻器的高等盘算机组件，是存在存储器、可变电阻的电阻器，可用作信息存储。
因为忆阻器在统一地位存储和处置信息，因而它们能够处理掉盘算速率及功耗的杀手——内存和处置器之间的衔接。
这对于处置大批数据的呆板进修算法特别主要，比方辨认照片和视频中的工具，或猜测哪些病院患者存在较高的沾染危险。
现在，顺序员曾经习气于在图形处置单位（GPU）而不是CPU上运转这些算法。
“就功率和吞吐量而言，GPU、定制的优化数字电路被以为比CPU好10到100倍。”Lu说。“忆阻器AI处置器可能会再好上10到100倍。”
GPU在呆板进修义务中表示优良，由于它们无数千个小中心能够同时运转盘算。忆阻器阵列则更进一步，每个忆阻器都可能自力停止盘算，一个内核里能够一次性履行数千次操纵。
本次用于试验的盘算机具有超越5800个忆阻器。而用于贸易的话，可能包含数百万个。

忆阻器阵列特殊合适处理呆板进修义务，这是由于呆板进修算法将数据转换为向量。比方，猜测患者在病院的沾染危险时，该向量能够将存在沾染危险的要素以数字表现列出。
而后，呆板进修算法将这些“输入”向量，与在存储器中的“特点”向量停止比拟。假如婚配，则体系晓得输入数据存在该特点。向量存储在矩阵中，相似于数学电子表格，这些矩阵能够直接映照到忆阻器阵列上。
更主要的是，当数据通过阵列反应时，大部份数学处置通过忆阻器中的天然电阻产生，打消了将特点向量移入和移出存储器而致使的额定盘算。这使得阵列在庞杂的矩阵盘算中十分高效。
初期的研讨证实了忆阻器阵列有可能减速呆板进修，但它们须要外部盘算元件才干运转。
构建可编程忆阻器盘算机
为了构建第一台可编程忆阻器盘算机，Lu的团队与U-M的电子和盘算机工程副教学Zhengya Zhang和Michael Flynn教学一同计划了一个芯片，能够将忆阻器阵列与编程和运转所需的全部其余元件集成在一同。
这些组件包含传统的数字处置器和通讯通道，以及数字/摹拟转换器，用作摹拟忆阻器阵列和盘算机其他部份之间的说明器。
而后，Lu的团队将忆阻器阵列直接集成在U-M的Lurie Nanofabrication Facility的芯片上。他们还开辟了将呆板进修算法映照到忆阻器阵列的矩阵构造上的软件。
该团队应用三种基础呆板进修算法演示了该装备：
感知机（Perceptron），用于对信息停止分类。可能100％正确地辨认出不完善的希腊字母
稀少编码，紧缩并分类数据，特殊是图象。盘算性能够找到最无效的方式来重修一组图象，并以100％的正确度辨认出其形式
双层神经收集，旨在寻觅庞杂数据中的形式。这个双层收集在乳腺癌筛查数据中找到了个性和差别要素，而后将每个病例分类为恶性或良性，正确率为94.6％
扩大贸易用处存在挑衅。但Lu打算将这项技巧贸易化。该研讨的题目是“完整集成的可重编程忆阻器-CMOS体系，用于高效的乘法累加运算。”
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