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新设计让计算和存储器结合更紧,苏州市科学技

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新设计让计算和存储器结合更紧,苏州市科学技

据处于业界先导地位的《电子工程专辑》网站近日消息,科学家们提出,是时候改变传统的冯·诺依曼架构了,他们设计的新架构可以让计算和存储器紧密结合在一起,使设备更加智能化,最终可让人工智能从云端扩展到手机等消费电子产品。

据处于业界先导地位的《电子工程专辑》网站近日消息,科学家们提出,是时候改变传统的冯诺依曼架构了,他们设计的新架构可以让计算和存储器紧密结合在一起,使设备更加智能化,最终可让人工智能从云端扩展到手机等消费电子产品。 冯诺依曼处理器的基本架构特征是共享数据和串行执行的计算机模型。按照这种架构,程序和数据放在共享存储器内,CPU取出指令和数据进行相应的计算。也就是说,存储器和处理器相互分离,通过总线相连。在过去几年中,通过以更高的速度在总线上传输越来越多数据,冯诺伊曼架构计算机的速度飞快提升。 但是,CPU与共享存储器间的信息通路总线数据的吞吐量制约了计算机速度,造成了所谓的冯诺伊曼瓶颈。此前在并行计算机架构及处理方面的研究已使计算速度有了很大提高,但就本质而言,还无法克服冯诺依曼机架构上的缺陷。 此次,美国伊利诺伊大学香槟分校的科学家团队认为,为了满足今天的数据密集任务,是时候改变传统的冯诺依曼架构了。在日前举行的国际固态电路研讨会上,该团队提出了全新的架构设计,能将计算和存储器更紧密地结合在一起。 他们基于现有材料,以新方式使用围绕存储单元阵列的模拟控制电路,其不是将数据发送到处理器,而是编程这些模拟电路以运行简单的AI算法。团队表示,这并不是完全取代处理器,而是给存储器增加额外的功能,使得设备在无需消耗更多电力的情况下,变得更为智能。 工程师们认为,如果要做到让AI从云端延伸到消费电子设备,那这一行业必须采用全新的设计,因为传统的架构将数据从存储器转移到处理器这一过程虽然非常简单,却需要消耗大量电力,能耗是运行计算所需能耗的10倍到100倍。来源:科技日报

世界首个非冯·诺依曼处理器获DARPA资助 性能大幅提升 能耗显著减少

冯·诺依曼处理器的基本架构特征是“共享数据和串行执行”的计算机模型。按照这种架构,程序和数据放在共享存储器内,CPU取出指令和数据进行相应的计算。也就是说,存储器和处理器相互分离,通过总线相连。在过去几年中,通过以更高的速度在总线上传输越来越多数据,冯·诺伊曼架构计算机的速度飞快提升。

科技日报北京6月11日电 据业界处于先导地位的《电子工程专辑》网站10日消息称,名为HIVE的非冯:诺依曼处理器,得到了美国国防部高级研究计划局的资助。这是世界首个非冯:诺依曼结构,包括“芯片巨人”英特尔、高通、美国国防承包商诺斯格鲁曼、西北太平洋国家实验室和乔治亚理工大学在内的机构共同参与了该项目。

但是,CPU与共享存储器间的信息通路——总线数据的吞吐量制约了计算机速度,造成了所谓的“冯·诺伊曼瓶颈”。此前在并行计算机架构及处理方面的研究已使计算速度有了很大提高,但就本质而言,还无法克服冯·诺依曼机架构上的缺陷。

DARPA的微系统技术办公室项目经理表示,今天人们所看到的现代计算机,其所遵循的基本结构形式,始终是20世纪40年代发明的冯:诺依曼机结构。中央处理器和图形处理器已经走向了平行,但其核心仍然是冯:诺依曼处理器。

此次,美国伊利诺伊大学香槟分校的科学家团队认为,为了满足今天的数据密集任务,是时候改变传统的冯·诺依曼架构了。在日前举行的“国际固态电路研讨会”上,该团队提出了全新的架构设计,能将计算和存储器更紧密地结合在一起。

冯:诺依曼处理器的基本结构特征是“共享数据和串行执行”的计算机模型。按照这种结构,程序和数据放在共享存储器内,CPU取出指令和数据进行相应的计算。也就是说,存储器和处理器相互分离,通过总线相连。在过去几年中,通过以更高的速度在总线上传输越来越多数据,冯:诺伊曼架构计算机的速度飞快提升。

他们基于现有材料,以新方式使用围绕存储单元阵列的模拟控制电路,其不是将数据发送到处理器,而是编程这些模拟电路以运行简单的AI算法。团队表示,这并不是完全取代处理器,而是给存储器增加额外的功能,使得设备在无需消耗更多电力的情况下,变得更为智能。

但是,CPU与共享存储器间的信息通路——总线数据的吞吐量制约了计算机速度,造成了所谓的“冯:诺伊曼瓶颈”。此前在并行计算机结构及处理方面的研究已使计算速度有了很大提高,但就本质而言,还无法克服冯:诺依曼机结构上的缺陷。

工程师们认为,如果要做到让AI从云端延伸到消费电子设备,那这一行业必须采用全新的设计,因为传统的架构将数据从存储器转移到处理器这一过程虽然非常简单,却需要消耗大量电力,能耗是运行计算所需能耗的10倍到100倍。

而HIVE是全球首个图解分析处理器,其采用了非冯:诺依曼机结构,能在记忆体的不同区域同时执行不同操作。这种非冯:诺依曼方法允许一张大的地图能被许多个处理器同时访问,每个处理器使用自己的本地高速缓存在全局记忆体上同时执行分散汇集操作。

新的处理器除了可以让图分析技术性能以惊人的倍数提升,还可以大幅减少能耗。DARPA计划在四年半时间里对这一项目投资8000万美元。

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