【新存储器技术亮相！将 AI 处理耗能需求降低一千倍以上】

AI 运算需要大量电力，美国研究团队目前已开发出一种技术，可将 AI 处理所需能源降低至少 1,000 倍。

根据明尼苏达大学双城分校研究人员发表的论文，在目前 AI 运算中，资料会在处理资料的元件（逻辑）与储存资料的地方（存储器/储存空间）之间传输，这种不断来回穿梭的信息，将消耗多达 200 倍的计算能量。

因此，研究人员转而采用计算随机存取存储器（CRAM）来解决这个问题。研究团队开发的 CRAM 将高密度、可重新配置的自旋电子存储器运算基板放置于存储器单元中。

这与三星 PIM 技术等现有存储器内处理解决方案不同，三星解决方案将处理运算单元（PCU）置于存储器核心内。资料仍需从存储器单元传送至 PCU，再从 PCU 传回资料，只是传送距离较短。

如果使用 CRAM，资料从未离开存储器，而是完全在计算机的存储器阵列中进行处理。研究团队指出，这让执行AI 运算应用程序的系统，在能源消耗上的改善比最先进解决方案高 1,000 倍。

此外，在另一项用于训练 AI 系统辨识笔迹的测试，CRAM 能效比使用 16 奈米技术的近存储器处理系统高出2,500 倍，速度则高出 1,700 倍。

目前这项论文发表在《自然》（Nature）同行评审期刊《npj 非常规计算》（npj Unconventional Computing）上。研究团队已根据这项技术申请数项专利，计划与半导体相关厂商合作，提供大规模示范并制造硬件，协助推进 AI 功能。