Datenverarbeitung in Speichern
Neuer Ansatz soll Geschwindigkeit und Effizienz erhöhen
«In-memory computing» ist ein neuartiges Rechenkonzept, das die physikalischen Eigenschaften von Speichermedien nicht nur zur Speicherung sondern auch für die Verarbeitung von Informationen nutzt. Dieser Ansatz steht im Gegensatz zur klassischen von-Neumann-Architektur, auf der fast alle heutigen Computer basieren und in der die Datenspeicherung räumlich von der Datenverarbeitung getrennt ist. Für Rechenprozesse müssen die Daten zwischen den beiden Orten übertragen werden, was die Prozesse verlangsamt und ihre Energieeffizienz verringert.
In einem vergangene Woche im renommierten Journal Nature Communications veröffentlichten Paper präsentieren Wissenschaftler des IBM-Forschungszentrums in Rüschlikon eine wichtige Demonstration vom sogenannten Non-von-Neumann-Computing mit Phase-Change-Memory (PCM)-Zellen, in der Informationsverarbeitung und -Speicherung am gleichen Ort stattfinden. Die Forscher zeigten, dass ein unbeaufsichtigter Machine-Learning-Algorithmus, der auf einer Million PCM-Zellen läuft, erfolgreich zeitliche Korrelationen in vorher nicht trainierten, ereignisbasierten Datenströmen finden kann. Im Vergleich zum neusten Stand der klassischen Computertechnik soll der Technologieprototyp eine 200-fache Verbesserung in der Geschwindigkeit und Energieeffizienz erzielen. Damit eignet sich diese neue Technologie besonders für die Entwicklung von sehr dichten, energiesparsamen und hochgradig parallelen Computersystemen für die Anwendung im Bereich der künstlichen Intelligenz.
30.10.2017
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