Концепция “вычислений в памяти” или как еще говорят “вычислительной памяти” предполагает архитектуру вычислительных систем, где ячейки памяти используются не только для хранения, но и также для непосредственной обработки информации. Эта новая архитектура принципиально отличается от классической архитектуры фон Неймана, лежащей в основе большинства современных компьютеров и мобильных устройств. В традиционной архитектуре постоянный обмен данными между памятью и процессором приводит к снижению производительности и эффективности системы. Совсем недавно исследователи из IBM Research продемонстрировали работу нового алгоритма, основанного на принципах машинного обучения и самообучения. Этот алгоритм был реализован в экспериментальной вычислительной системе, использующей миллион ячеек памяти на основе эффекта фазовых переходов (PCM).
Этот алгоритм успешно справился с задачей обнаружения корреляции между входными потоками данных, что является достаточно тяжелой вычислительной задачей для классических компьютеров. На этой задаче устройство, реализующее принцип “вычислений в памяти”, продемонстрировало производительность, в 200 раз превышающую производительность традиционных компьютеров. И если добавить к этому весьма высокие показатели эффективности и способность системы к параллельному выполнению множества задач, можно с уверенностью сказать, что такие вычислительные устройства являются идеальным вариантом для создания систем искусственного интеллекта.
Активным элементом ячейки PCM-памяти является слой из сплава сурьмы-теллура-германия, зажатый между электродами. Когда на эти электроды подается электрический ток, нагрев материала приводит к его переходу из аморфного состояния с беспорядочным расположением атомов к кристаллическому состоянию, когда атомы упорядочиваются в виде кристаллической решетки, а сам материал становится прозрачным. А динамика переходов материала из одного состояния в другие используется специалистами компании IBM для организации вычислений прямо в ячейке памяти.
“Данное достижение является частью более глобальной программы исследований в области искусственного интеллекта, в которой мы занимаемся разработкой новых материалов, аппаратных средств и архитектуры вычислительных систем” – рассказывает доктор Эванджелос Элефтэрайоу (Dr. Evangelos Eleftheriou), – “Традиционные CMOS-технологии уже не развиваются прежними темпами из-за ряда существующих физических ограничений, поэтому для создания быстродействующей памяти, процессоров требуются совершенно иные подходы, чем те, что используются в традиционных компьютерах”.
“Память до последнего времени рассматривалась только как часть компьютерной системы, предназначенная исключительно для хранения информации. В своей работе мы показали, что, используя некоторые особенности физики работы ячеек памяти, мы можем выполнить как примитивные, так и высокоуровневые вычислительные операции с хранимыми в ячейках данными” – рассказывает доктор Абу Себастьян (Dr. Abu Sebastian), ученый из IBM Research, – “И самым примечательным является то, что результаты вычислительных операций хранятся в тех же самых ячейках памяти, что немного похоже на работу нейронов головного мозга”.
