新型磁存储器件有望解决AI“内存瓶颈”

美国和意大利研究人员2月10日在《自然·电子》杂志上发表研究报告称,他们开发出一种基于反铁磁材料的新型磁存储器件,其体积很小,耗能也非常低,很可能有助于解决目前人工智能(AI)发展所遭遇的“内存瓶颈”。

新型磁存储器件有望解决AI“内存瓶颈”

美国和意大利研究人员近日在《自然·电子》杂志上发表研究报告称,他们开发出一种基于反铁磁材料的新型磁存储器件,其体积很小,耗能也非常低,很可能有助于解决目前人工智能(AI)发展所遭遇的"内存瓶颈"。AI技术的快速发展有望改善医疗保健、交通运输等多个领域,但其巨大潜力的发挥要以足够的算力为基础,随着AI数据集越来越大,计算机需要有更强大的内存支撑。理想情况下,支持AI的存储设备不仅要有与静态随机存储器(SRAM)一样快的速度,还要有类似于动态随机存储器(DRAM)或闪存的存储容量,更重要的是,它耗能要低。但目前还没有满足所有这些需求的存储技术,这导致了所谓的“内存瓶颈”,严重限制了当前AI的性能及应用。

新型磁存储器件有望解决AI“内存瓶颈”

美国和意大利研究人员2月10日在《自然·电子》杂志上发表研究报告称,他们开发出一种基于反铁磁材料的新型磁存储器件,其体积很小,耗能也非常低,很可能有助于解决目前人工智能(AI)发展所遭遇的“内存瓶颈”。AI技术的快速发展有望改善医疗保健、交通运输等多个领域,但其巨大潜力的发挥要以足够的算力为基础,随着AI数据集越来越大,计算机需要有更强大的内存支撑。

如何解决内存访问的瓶颈问题

针对内存访问的瓶颈,提出了如何减轻或消除内存瓶颈现象,并通过挖掘并行分布处理、流水线和联想存储器技术来解决处理器内存瓶颈问题。

应用软件的内存性能瓶颈分析方法研究

本文介绍了内存瓶颈的相关概念,通过Win7性能工具Perfmon.exe,通过Pages/sec、Pages Input/sec、Page Reads/sec、Page Faults/sec四类计数器的统计结果 ,分析是否出现内存瓶颈,之后以Java程序开发为例,针对具体软件应用实例给出了内存瓶颈分析的实施步骤,结合分析结果,对在软件开发过程中最容易出现内存瓶颈问题的两类原因进行了深入分析,并给出了改进方案。

基于内存受限的RFID复杂事件处理优化算法

复杂事件处理是RFID数据管理的关键技术,由于受到内存的限制,海量实时的RFID原始流数据处理的中间结果部分只能存储在外存中,会产生内存瓶颈,严重限制了大规模RFID的部署。为此,提出了B+-树分时优化索引(B IOT)的复杂事件处理算法。在内存受限的情况下,将数据流按时序进行分割,且用B+-树进行区间分块索引,之后利用RFID数据流统计分布特性进行复杂事件查找与匹配,避免了频繁搜索外存,极大地降低了I/O开销并提高了吞吐量。此外,进行了相关的对比实验,验证了算法的有效性。