中国の研究者らは、AIの速度を大幅に向上させ、エネルギー消費を削減できる新たなデータ分類システムを発表した。このアプローチは、人間の脳のように情報を同時に保存および処理するコンポーネントであるメモリスタに基づいています。これらの要素を高度なソートアルゴリズムと組み合わせることで、システムは従来の方法に比べて生産性とエネルギー効率を大幅に向上させます。
テスト結果によると、新しいシステムではスループットが 7.7 倍増加し、エネルギーコストは 160 倍以上削減されます。また、床面積の面でも 32 倍の効率性があることも証明されました。科学者たちは、人工知能システム、金融分析、インテリジェント動作制御システムの重要な機能であるルート検索とニューラルネットワーク推論を例に、この技術の動作を実演しました。
この技術とその類似技術との違いは、メモリとプロセッサ間のデータ転送が不要になることです。これは、従来のフォン・ノイマン・アーキテクチャの特徴です。メモリスタは通過した電流を記憶し、メモリ内で直接計算を実行できるため、待ち時間が短縮され、処理速度が向上します。このアプローチは、より高速でコンパクトなコンピューティング デバイスの基礎となる可能性があります。
開発チームはソートの原理自体も簡素化しました。要素間の従来の比較を実行する代わりに、システムはより少ない手順で最小値または最大値を決定します。これにより、プロセスがより高速かつコスト効率よく実行できるようになり、特に AI やビッグ データのワークロード向けに、エネルギー効率の高い新世代のコンピューティング プラットフォームへの道が開かれます。