明尼苏达大学双城分校的工程斟酌职员开采出一种先辈的硬件兴办，可将人工智能（AI）筹算使用中的能耗起码低落 1000 倍。这项斟酌颁发正在《自然》杂志出书的同行评审科学杂志《npj 额外规筹算》上。斟酌职员具有该兴办所用手艺的众项专利。

　　跟着人工智能使用需求的接续伸长，斟酌职员无间正在斟酌怎么正在仍旧高机能和低本钱的同时，创修更节能的流程。平凡，呆板或人工智能流程正在逻辑（编制内措置消息的地方）和内存（存储数据的地方）之间传输数据，须要打发洪量的电力和能源。

　　明尼苏达大学科学与工程学院的一个斟酌小组显示了一种新形式，正在这种形式下，数据悠久不会脱离内存，这种形式被称为筹算随机存取内存（CRAM）。

　　明尼苏达大学电气与筹算机工程系博士后斟酌员、论文第一作家吕杨说：这项事务是 CRAM 的初度测验演示，数据可能全部正在内存阵列内措置，而无需脱离筹算机存储消息的网格。

　　邦际能源机构（IEA）颁发了一份环球能源应用预测预测，人工智能的能源打发或许翻一番，从 2022 年的 460 太瓦时（TWh）增至 2026 年的 1,000 太瓦时（TWh）。这大致相当于日本世界的耗电量。

　　据新论文的作家称，基于 CRAM 的呆板进修推理加快器推断可竣工 1000 次的改革。另一个例子显示，与古代法子比拟，可省俭 2500 和 1700 倍的能源。

　　这项斟酌仍然有20众年的史书了。该论文的资深作家、明尼苏达大学麦克奈特特聘教员兼电气与筹算机工程系罗伯特-F-哈特曼讲座教员王修平说：20年前，咱们最初提出的将存储单位直接用于筹算的观点被以为是嚣张的。

　　自2003年往后，咱们的学生团队接续兴盛强壮，明尼苏达大学也成立了一支真正跨学科的教员团队，从物理学、原料科学与工程、筹算机科学与工程，到修模和基准测试，再到硬件创修，咱们都赢得了主动的成绩，现正在咱们仍然声明，这种手艺是可行的，并已预备好将其使用得手艺中。

　　磁地道结 (MTJs) 是一种纳米机闭器件，用于改革硬盘驱动器、传感器和其他微电子编制，包含磁随机存取存储器 (MRAM)，MRAM 已被用于微担任器和智能腕外等嵌入式编制。

　　CRAM 编制机闭竣工了真正的内存筹算，冲破了古代冯-诺依曼编制机闭中行动瓶颈的筹算与内存之间的壁垒，古代冯-诺依曼编制机闭是存储顺序筹算机的外面打算，险些是一切新颖筹算机的根本。

　　行动一种能效极高的基于数字的内存筹算基板，CRAM 额外机动，可能正在内存阵列的任何地点举办筹算。所以，咱们可能从新摆设 CRAM，使其最适应各式人工智能算法的机能需求开云kaiyun体育：，筹算架构专家、论文合伙作家、明尼苏达大学电气与筹算机工程系副教员 Ulya Karpuzcu 说。与当今人工智能编制的古代构修模块比拟，它尤其节能。

　　CRAM 直接正在内存单位内实践筹算，有用诈骗了阵列机闭，无需举办迟钝而耗能的数据传输。最高效的短期随机存取存储器（RAM）兴办应用四五个晶体管来编码一个 1 或 0，而 MTJ（一种自旋电子兴办）只需很少的能量就能竣工不异的功效，速率更速，况且能适当阴毒的处境。自旋电子器件诈骗电子的自旋而不是电荷来存储数据，为古代的晶体管芯片供给了更高效的取代计划。

　　目前，该团队已谋略与包含明尼苏达州正在内的半导体行业指点者配合，供给大周围的演示和坐蓐硬件，以饱动人工智能功效。