JAKARTA - 斯坦福大学的一组研究人员开发出一种将处理器和内存组合到各种混合芯片中的方法，这些芯片允许人工智能 （AI） 运行电池供电的设备，如智能手机和平板电脑。
研究小组认为，如果使用人工智能算法执行各种电池供电的电子产品，就会更智能。问题是，1月19日，星期二，Slashgear引用的"内存墙"阻碍了为移动构建支持人工智能的芯片的努力。
内存壁是分离数据和内存芯片的过程的术语，它们必须协同工作以满足 AI 计算的需求。
计算机专家苏巴西什·米特拉说，"处理器和内存之间的交易可以消耗95%的显示机器学习（ML）和人工智能所需的能量，从而限制电池寿命，"发表在《自然电子》杂志上的新研究的作者苏巴西什·米特拉说。
斯坦福大学的研究人员设计了一个系统，可以更快地执行人工智能任务，减少能源需求。
研究人员利用了在它自己的存储存储器旁边构建的混合芯片。这一新研究基于先前的工作，开发一种新的记忆技术，称为RRAM。
此 RRAM 能够存储与闪存更高的速度和能效的内存数据。RRAM的出现成为进一步研究的先行者，即混合芯片的发展。
下一个重要步骤是创建一个算法，允许将八个独立的混合芯片组合到一台节能的人工智能处理机中。
该团队声称，他们能够单独"欺骗"所有8个混合芯片，变成一个芯片。此系统称为"幻象系统"。他们说，八芯片系统只是一个开始。
仿真显示，拥有 64 个混合芯片的系统仅使用七分之一的能量，其运行 AI 应用程序的速度是当前处理器的七倍。
研究人员认为，原型系统的性能表明，幻象系统可以在未来3至5年内上市。
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