Nei desktop, laptop e smartphone, è possibile allocare moduli di elaborazione e memoria. Questo approccio è noto come "architettura di von Neumann" - dal nome dello scienziato John von Neumann, uno dei pionieri nel campo dell'informatica digitale. In un'architettura di questo tipo, i dati si spostano costantemente tra la memoria e il dispositivo di elaborazione, il che è lento e non molto efficiente.
Elaborazione all-in-one
La soluzione a questo problema può essere la "memoria computazionale", una tecnologia nota anche come "elaborazione in memoria". In questo caso, per la memorizzazione e l'elaborazione delle informazioni vengono utilizzate solo le proprietà fisiche della memoria del computer.
Un team di ricerca dell'IBM ha annunciato un risultato rivoluzionario nella memoria computazionale eseguendo con successo un algoritmo di apprendimento automatico su un gruppo di 1 milione di dispositivi di memoria a cambiamento di fase (EPF).
Il dispositivo ESF è stato creato da una lega di germanio-antimonio-tellururo inserita tra una coppia di elettrodi. Si prevede che questo prototipo di tecnologia fornirà miglioramenti 200 volte in termini di velocità ed efficienza energetica.
Adatto all'intelligenza artificiale
Video promozionale:
Il dispositivo ESP esegue calcoli utilizzando il meccanismo di cristallizzazione: quando passa una corrente elettrica, la disposizione disordinata degli atomi cambia in un ordine, cioè cristallino. Gli scienziati hanno dimostrato la tecnologia ESF con due esempi controllati nel tempo e l'hanno confrontata con i tradizionali metodi di apprendimento automatico.
La capacità di eseguire calcoli più velocemente influirà sulle prestazioni complessive dei computer. Per IBM, questo significa più potenza nelle applicazioni di intelligenza artificiale.
La tecnologia CMOS ha raggiunto il suo limite e per superarne i limiti è inevitabile un cambiamento radicale nel paradigma processore-memoria.
La memoria computazionale espande la capacità di elaborare i dati in tempo reale, il che è molto importante ora che le aziende si stanno concentrando sull'elaborazione analitica delle informazioni. Giganti del settore come Amazon e Google stanno facendo dell'IA il fulcro della loro attività, quindi la velocità dei computer AI è molto richiesta.
Vadim Tarabarko