IBM ar putea face computerele de 200 de ori mai rapide

Computerele desktop, ca laptopurile și smartphone-urile, au evoluat enorm. Și încă e loc de mai bine, după cum arată IBM. 

Computerele au unități de procesare dedicate memoriei și calcului. Acestea sunt numite sisteme von Neumann, după fizicianul și omul de știință John von Neumann, care, printre altele, a fost un pionier în calculul digital modern. Iar conceptul de bază e mutarea datelor între memorie și unitatea de calcul, un proces care poate, și deseori, ajunge să fie lent și nu foarte eficient.

Cel puțin, nu atât de rapid sau eficient ca ceea ce am putea realiza folosind „memoria computațională”. Permite stocarea și procesarea informațiilor utilizând doar proprietățile fizice ale memoriei unui sistem informatic. O echipă de la IBM Research susține că a realizat progrese în ceea ce ține de memoria computațională, prin utilizarea a un milion de dispozitive de memorie cu schimbare de fază (PCM – phase change memory) pentru a rula fără supraveghere un algoritm de învățare automată.

Dispozitivul PCM al echipei IBM a fost fabricat dintr-un aliaj de germaniu și telură de antimoniu așezat între doi electrozi. „Tehnologia prototipului este de așteptat să îmbunătățească de până la 200 ori atât viteza, cât și eficiența energetică, făcându-l potrivit pentru sisteme de calcul dedicate aplicațiilor de inteligență artificială”, a explicat echipa IBM Research.

Unde trebuie așezat patul în dormitor, de fapt. Mulți fac greșeala asta, fără să-și dea seama că nu este poziția corectă de dormit

Toată viața ai pus greșit produsele în frigider. Experții îți spun unde să așezi corect legumele, fructele și carnea

Noile dispozitive PCM pot efectua calculul prin dinamica cristalizării. În esență, acest lucru implică un curent electric aplicat materialului PCM, care își schimbă starea de la un aranjament atomic dezordonat la o configurație ordonată, adică cristalină. Echipa IBM a demonstrat tehnologia PCM folosind două exemple bazate pe timp, pe care apoi le-au comparat cu metodele tradiționale de învățare a mașinilor. Pentru IBM, aceasta înseamnă o putere de calcul mai bună pentru aplicațiile AI.