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Forrester研究:人工智能需要在内存和计算间取得平衡

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大数据应用推动了对于让内存更接近计算资源的架构的需求,但人工智能和机器学习进一步证明了硬件和硬件架构在成功部署中发挥的关键作用。不过有一个关键问题,那就是内存应该驻留在哪里。

大数据应用推动了让内存更接近计算资源的架构需求,与此同时人工智能和机器学习进一步证明了硬件和硬件架构在成功部署中发挥的关键作用。不过有一个关键问题,那就是内存应该驻留在哪里。

由美光(Micron Technology)委托进行的研究发现,有89%的受访者表示,计算和内存在架构上紧密相连是至关重要的。这项由Forrester Research进行的调查还发现,内存和存储是目前关于人工智能和机器学习存在硬件局限性方面的最常见问题。有超过75%的受访者认识到,他们需要升级或重新构建内存和存储以控制架构上的局限性。

人工智能调和了大数据和数据分析过程中已经发现的挑战,因为机器学习通过神经网络对庞大的数据矩阵进行多次累积操作。随着有更多结果产生,这些操作也会反复进行,以生成每次都是最佳路径和最佳选择的算法,而且算法是通过处理数据进行学习的。

美光公司企业战略副总裁Colm Lysaght表示,因为有太多的数据,获得必要内存的常见解决方案就是增加更多的DRAM。这将使性能瓶颈从原始计算转移到数据所在的位置。“内存和存储就是数据所在的地方。我们必须把数据带入CPU,然后再返回,如此反复,因为这些庞大的数据集需要被处理。”

Lysaght说,让计算和内存更紧密地结合在一起,意味着可以节省电力,因为在内存和计算之间就不需要往返太多次。“这会提高性能,因为数据处理直接在在所需的位置。”

美光认为,现有内存和存储技术(例如DRAM和3D NAND SSD)为人工智能架构提供了硬件,同时美光也在研究更新的技术(如内存处理器架构)同时支持开创性的初创公司。


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