最近，劍橋創(chuàng)企Blueshift的研究人員研發(fā)了一款新型計(jì)算機(jī)內(nèi)存芯片，將提高人工智處理龐大數(shù)據(jù)的計(jì)算速度。
智東西7月6日消息，近日，劍橋創(chuàng)業(yè)公司Blueshift Memory創(chuàng)建了一個(gè)計(jì)算機(jī)內(nèi)存芯片模型，能將一些數(shù)據(jù)運(yùn)算速度提高1000倍。
研究人員還重組了內(nèi)存芯片的操作方式，能夠處理龐大的數(shù)據(jù)運(yùn)算，讓數(shù)據(jù)編程更簡單，也讓學(xué)生們能夠輕松編寫代碼。
目前，該公司正在尋求資金，以打造完整的第一代芯片。
一、大數(shù)據(jù)處理普遍存在數(shù)據(jù)堵塞
劍橋創(chuàng)業(yè)公司Blueshift Memory主要研究在大數(shù)據(jù)、人工智能、VR/AR和自動(dòng)駕駛汽車等方面的更高速數(shù)據(jù)處理，包括內(nèi)存模塊和軟件基礎(chǔ)架構(gòu)，以加速數(shù)據(jù)密集型計(jì)算。
該技術(shù)將進(jìn)一步提高計(jì)算機(jī)處理龐大數(shù)據(jù)的能力，以滿足藥物發(fā)現(xiàn)、DNA研究、人工智能設(shè)計(jì)和未來智能城市管理等任務(wù)的需要。
一直以來，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們聲稱，即使是最強(qiáng)大的超級(jí)計(jì)算機(jī)，也在努力跟上社會(huì)不斷增長的數(shù)據(jù)需求。
主要原因是，計(jì)算機(jī)內(nèi)存芯片通常是RAM芯片，它的更新速度不如他們的中央處理器(CPU)快。
當(dāng)高性能計(jì)算機(jī)執(zhí)行大規(guī)模操作時(shí)會(huì)產(chǎn)生倒退，例如搜索數(shù)據(jù)庫可能會(huì)產(chǎn)生數(shù)百萬種結(jié)果。大量的數(shù)據(jù)會(huì)被卡在CPU和低效的內(nèi)存之間，將導(dǎo)致交付結(jié)果的速度進(jìn)一步下降。
研究人員表示，計(jì)算機(jī)進(jìn)行龐大數(shù)據(jù)處理的解決方案，還需要行業(yè)內(nèi)各公司加強(qiáng)合作，來共同應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)堵塞(Data Tailback)的挑戰(zhàn)。
二、芯片可將谷歌搜索速度提升1000倍
Blueshift的小型計(jì)算機(jī)工程師團(tuán)隊(duì)在高性能計(jì)算領(lǐng)域擁有的豐富經(jīng)驗(yàn)。
他們的新設(shè)計(jì)重組了內(nèi)存芯片的操作方式，能夠處理龐大的數(shù)據(jù)運(yùn)算，在幾分鐘甚至幾秒鐘內(nèi)將數(shù)據(jù)快速地傳送到CPU。
值得一提的是，他們構(gòu)建了一個(gè)能調(diào)試芯片效果的FPGA，在測(cè)試初始芯片的過程中得到了令人印象深刻的結(jié)果。
經(jīng)研究人員的測(cè)試表明，運(yùn)用該芯片，那些用于科學(xué)研究或刑事調(diào)查DNA片段數(shù)據(jù)庫的匹配，以及天氣預(yù)報(bào)和氣候變化建模的算法運(yùn)行速度能提高100倍。
同時(shí)，該芯片還可以將谷歌瀏覽器的搜索速度提升1000倍。
在設(shè)計(jì)芯片的過程中，Blueshift還對(duì)公司用來解決復(fù)雜數(shù)據(jù)問題的數(shù)千種算法進(jìn)行了分析和分類，以便芯片能管理數(shù)據(jù)，為之后的任務(wù)作準(zhǔn)備，也讓它能與任何類型的存儲(chǔ)單元技術(shù)相結(jié)合。
三、重新設(shè)計(jì)內(nèi)存和數(shù)據(jù)處理
Blueshift Memory首席技術(shù)官Peter Marosan對(duì)現(xiàn)有芯片的內(nèi)部構(gòu)架進(jìn)行了比喻：“想象一下，如果你是一名出租車司機(jī)，但你工作的城市總是在變化，人們不斷交換房屋，商店和服務(wù)不斷地消失在原來的地方，又在新的地點(diǎn)出現(xiàn)。”
Peter Marosan表示，公司的設(shè)計(jì)相當(dāng)于用一個(gè)穩(wěn)定的、結(jié)構(gòu)化的城市來代替以往不斷變化的城市。
在這個(gè)城市中，人們已經(jīng)知道了所有東西的位置，并能快速地找到它們，讓一切都變得更快、更容易、更有效。
Blueshift設(shè)計(jì)的芯片模型還能讓一些數(shù)據(jù)操作的編程變得更加容易，因?yàn)樗恍枰婕叭绾翁幚泶罅肯嚓P(guān)數(shù)據(jù)的復(fù)雜指令。
Peter Marosan表示，該芯片模型將使一些大數(shù)據(jù)的編寫過程，變得像高中生在學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)編寫時(shí)進(jìn)行的基本數(shù)據(jù)搜索一樣簡單。
傳統(tǒng)情況下，計(jì)算機(jī)科學(xué)家一直試圖為數(shù)據(jù)堵塞(也被專家稱為“馮 諾依曼瓶頸”)設(shè)計(jì)變通方案，而不是解決方案。
但如今，CPU和內(nèi)存芯片之間的性能差距正在以每年約50%的速度增長，而數(shù)據(jù)需求也在飆升。
因此，計(jì)算技術(shù)領(lǐng)域的許多大牛建議，大數(shù)據(jù)時(shí)代的內(nèi)存和數(shù)據(jù)處理都需要重新設(shè)計(jì)。
四、Blueshift正在尋求資金以打造芯片
目前，Blueshift現(xiàn)在正在尋求資金，以打造完整的第一代芯片，這比原型模擬器的成本要高得多。
該公司表示，改變計(jì)算機(jī)內(nèi)存的工作方式可以改善許多數(shù)據(jù)操作，而不僅僅是大數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫搜索。
例如，無人駕駛汽車中的人工智能需要快速處理大量的數(shù)據(jù)，才能為汽車的駕駛做出決策。
在未來，智能城市中的人和物體可能會(huì)緊密相連，屆時(shí)人工智能對(duì)大規(guī)模實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的快速處理能力就顯得至關(guān)重要，它將影響交通流量管理、公用設(shè)施供應(yīng)，甚至危險(xiǎn)時(shí)刻的疏散程序等方面。
其實(shí)，更好的內(nèi)存芯片還可以加速計(jì)算家庭中對(duì)數(shù)據(jù)需求度高的地方。例如，Blueshift的芯片模型能使視頻編輯的電影渲染速度提升10倍，也可以將VR頭顯的處理速度提高1000倍。
Peter Marosan在他的家用PC上測(cè)試了芯片模型，并表示，該芯片讓他的電腦成為了世界上最快的家用電腦之一。
另外，對(duì)于發(fā)送電子郵件等日常任務(wù)來說，芯片模型帶來的影響并不大，但它可以加快一些科學(xué)測(cè)試的速度。Peter Marosan還表示，他的孩子們希望能早日用這款芯片來玩電子游戲。
結(jié)語：為AI處理龐大數(shù)據(jù)提供解決方案
Blueshift Memory研發(fā)的這款計(jì)算機(jī)內(nèi)存芯片模型，是他們?yōu)镃PU和內(nèi)存芯片之間性能差距，以及大數(shù)據(jù)需求的不斷增長，提供更有效解決方案的一次重要嘗試。
目前，除了Blueshift之外，行業(yè)中也有許多公司在人工智能處理大數(shù)據(jù)方面持續(xù)發(fā)力，例如，法國的Upmem公司表示正在設(shè)計(jì)內(nèi)存處理(PIM)芯片，美國公司Memcomputing也提出了相關(guān)的解決方案。
在未來，如果這些芯片真正落地后，也許還會(huì)給無人駕駛汽車、智慧城市以及l(fā)oT等領(lǐng)域帶來更高效的體驗(yàn)。
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