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发布时间:2019/8/12 10:04:00 访问次数:45 发布企业:深圳振华航空半导体有限公司


近日,剑桥创业公司Blueshift Memory创建了一个计算机内存芯片模型,能将一些数据运算速度提高1000倍。

研究人员还重组了内存芯片的操作方式,能够处理庞大的数据运算,让数据编程更简单,也让学生们能够轻松编写代码。

目前,该公司正在寻求资金,以打造完整的第一代芯片。

一、大数据处理普遍存在数据堵塞

剑桥创业公司Blueshift Memory主要研究在大数据、人工智能、VR/AR和自动驾驶汽车等方面的更高速数据处理,包括内存模块和软件基础架构,以加速数据密集型计算。

该技术将进一步提高计算机处理庞大数据的能力,以满足药物发现、DNA研究、人工智能设计和未来智能城市管理等任务的需要。

一直以来,计算机科学家们声称,即使是最强大的超级计算机,也在努力跟上社会不断增长的数据需求。

主要原因是,计算机内存芯片通常是RAM芯片,它的更新速度不如他们的中央处理器(CPU)快。

当高性能计算机执行大规模操作时会产生倒退,例如搜索数据库可能会产生数百万种结果。大量的数据会被卡在CPU和低效的内存之间,将导致交付结果的速度进一步下降。

研究人员表示,计算机进行庞大数据处理的解决方案,还需要行业内各公司加强合作,来共同应对数据堵塞(Data Tailback)的挑战。

二、芯片可将谷歌搜索速度提升1000倍

Blueshift的小型计算机工程师团队在高性能计算领域拥有的丰富经验。

他们的新设计重组了内存芯片的操作方式,能够处理庞大的数据运算,在几分钟甚至几秒钟内将数据快速地传送到CPU。

值得一提的是,他们构建了一个能调试芯片效果的FPGA,在测试初始芯片的过程中得到了令人印象深刻的结果。

经研究人员的测试表明,运用该芯片,那些用于科学研究或刑事调查DNA片段数据库的匹配,以及天气预报和气候变化建模的算法运行速度能提高100倍。

同时,该芯片还可以将谷歌浏览器的搜索速度提升1000倍。

在设计芯片的过程中,Blueshift还对公司用来解决复杂数据问题的数千种算法进行了分析和分类,以便芯片能管理数据,为之后的任务作准备,也让它能与任何类型的存储单元技术相结合。

三、重新设计内存和数据处理

Blueshift Memory首席技术官Peter Marosan对现有芯片的内部构架进行了比喻:“想象一下,如果你是一名出租车司机,但你工作的城市总是在变化,人们不断交换房屋,商店和服务不断地消失在原来的地方,又在新的地点出现。”

Peter Marosan表示,公司的设计相当于用一个稳定的、结构化的城市来代替以往不断变化的城市。

在这个城市中,人们已经知道了所有东西的位置,并能快速地找到它们,让一切都变得更快、更容易、更有效。

Blueshift设计的芯片模型还能让一些数据操作的编程变得更加容易,因为它不需要涉及如何处理大量相关数据的复杂指令。

Peter Marosan表示,该芯片模型将使一些大数据的编写过程,变得像高中生在学习计算机编写时进行的基本数据搜索一样简单。

传统情况下,计算机科学家一直试图为数据堵塞(也被专家称为“冯•诺依曼瓶颈”)设计变通方案,而不是解决方案。

但如今,CPU和内存芯片之间的性能差距正在以每年约50%的速度增长,而数据需求也在飙升。

因此,计算技术领域的许多大牛建议,大数据时代的内存和数据处理都需要重新设计。

四、Blueshift正在寻求资金以打造芯片

目前,Blueshift现在正在寻求资金,以打造完整的第一代芯片,这比原型模拟器的成本要高得多。

该公司表示,改变计算机内存的工作方式可以改善许多数据操作,而不仅仅是大数据或数据库搜索。

例如,无人驾驶汽车中的人工智能需要快速处理大量的数据,才能为汽车的驾驶做出决策。

在未来,智能城市中的人和物体可能会紧密相连,届时人工智能对大规模实时数据的快速处理能力就显得至关重要,它将影响交通流量管理、公用设施供应,甚至危险时刻的疏散程序等方面。

其实,更好的内存芯片还可以加速计算家庭中对数据需求度高的地方。例如,Blueshift的芯片模型能使视频编辑的电影渲染速度提升10倍,也可以将VR头显的处理速度提高1000倍。

Peter Marosan在他的家用PC上测试了芯片模型,并表示,该芯片让他的电脑成为了世界上最快的家用电脑之一。

另外,对于发送电子邮件等日常任务来说,芯片模型带来的影响并不大,但它可以加快一些科学测试的速度。Peter Marosan还表示,他的孩子们希望能早日用这款芯片来玩电子游戏。

结语:为AI处理庞大数据提供解决方案

Blueshift Memory研发的这款计算机内存芯片模型,是他们为CPU和内存芯片之间性能差距,以及大数据需求的不断增长,提供更有效解决方案的一次重要尝试。

目前,除了Blueshift之外,行业中也有许多公司在人工智能处理大数据方面持续发力,例如,法国的Upmem公司表示正在设计内存处理(PIM)芯片,美国公司Memcomputing也提出了相关的解决方案。

在未来,如果这些芯片真正落地后,也许还会给无人驾驶汽车、智慧城市以及loT等领域带来更高效的体验。

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