當ReRAM遇上人工智能
2017-10-18 14:27:20
包括臉書、亞馬遜、微軟、阿里巴巴、谷歌、騰訊、百度等，都在產生大量的數據，包括人臉、位置、行為習慣、社交照片等。物聯網已經到來，而且正在指數級的增長；自動駕駛汽車已經進入市場，云計算已經無處不在。我們剛開始想象如何借助于這些創新來開創一個人工智能的新時代，創建新的商業模式、新的生產率典范和新的大眾娛樂方式，這些不僅對人類帶來意義深遠的影響，而且也為通過數據盈利的創新者帶來巨大的財富。
收集與存儲這些“大”數據是當務之急。但是，比數據有多“大”更為重要的是，如何驅動下一波的創新。在人工智能競賽中的勝出者需要做四件事：
1、訪問大量的數據；
2、訪問正確的數據；
3、把數據變為具有可行動性的洞察力的強大算法；
4、超越競爭對手的速度和規模。
今天，通過訓練人工智能算法與創建新的應用，數據有機會成為利潤中心。更多的數據訓練，就會讓人工智能算法更聰明。
應用ReRAM這樣新的存儲技術，能夠發揮人工智能真實的潛能，實現速度、低功耗/高能效、存儲容量與可制造性的完美結合。
當目標從簡單的代碼行的抓取，轉變成對從外部傳感器獲取的大量數據進行實時處理、分析、執行時，大數據到人工智能的根本轉變就來臨了。從傳感器來的數據可以存儲在芯片上，直接輸送給深度神經網絡，以便采取直接的行動。非易失性的存儲技術，比如ReRAM存儲技術，通過低功耗、快速讀取、基于字節尋址的寫操作，來幫助應對性能與功耗的挑戰。
ReRAM存儲技術能夠直接集成在芯片內部，產生一個新的以存儲為中心的片上系統架構。通過與處理器核集成在同一顆芯片中的片上系統方案，ReRAM充分地加速了深度神經網絡算法。ReRAM技術是一個重要的創新，它加速人工智能的潛能，實現多種應用，加速性能，極大地提高能效，實現更高級的安全性，減少芯片的數量和芯片的面積。
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