IBM研究团队近日发表了一个全新的混合式精确记忆体内运算架构（Mixed-precision△in-memory△computing?），该架构将计算型记忆体单元（Computational△memory△unit）加入传统的冯纽曼架构（?Von△Neumann△architecture），来提供AI训练的效能，降低训练成本。
由于认知运算需要处理非常大量的资料，如何有效率的处理这些资料就变得非常重要，而处理大量资料其中最大挑战在于现今的电脑架构都是用冯纽曼架构来运行，但是用冯纽曼架构执行AI应用时，处理器和记忆体之间需要大量传输资料，而传输资料会耗费大量资源，造成效能不佳。
IBM提出的新架构是通过原本的冯纽曼架构，加上计算型记忆体单元，由计算行记忆体单元负责大量的计算任务，而冯纽曼机器则负责反复改善准确率，因此，系统就拥有高准确率和高效能两种优势。
其中该架构的记忆体的装置，IBM采用了相变记忆体（Phase-change△memory，PCM），借助PCM读写速度快的特性，可以有效率地处理大量的资料，且不需要将资料传输到CPU，执行的速度会大幅提升，也会减少资源消耗。
IBM表示，这样的架构可以通过计算型记忆体来执行，不会牺牲整体的准确度，克服了现在冯纽曼架构耗能的一大挑战。
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