存储器还能当处理器使？科学家用了啥方法

。他认为在目前的计算机系统，所有的信息在计算处理前，必须以一连串的0或者1的数据形式存储。所以，他解释道：

「这好比使用小型翻译器和某人进行长篇对话，这会是一个耗时耗力的过程。我们现在增加这个小型翻译器的容量，使它可以更加有效地处理数据。」

目前，移动设备和电脑，都是沿用传统的体系结构，从内存中获取数据，然后传输到处理器单元，再进行计算。

然而，南洋理工大学设计的这种具有计算功能的存储器，无需在处理器和存储器之间进行数据传输，不仅节省了时间，而且降低了能耗。

由于现在计算机软体正在变得越来越复杂，数据中心需要处理比以往更大量的数据。所以，对于全球产业来讲，寻找更加快速高效的计算处理，是目前最迫切的需求之一。而能实现计算的ReRAM就有七天然优势。

相比当前的计算机和移动设备中的处理器速度，该存储器设备的速度可提高达两倍或者两倍以上。存储器晶元能够完成计算任务，就无需处理器对于数据的处理，这样不仅速度会加快，而且空间上可以节省不少，让电子设备变得更小和更轻。

研究人员认为，因为ReRAM 接近商用和上市，所以使用ReRAM进行计算，会比其他即将到来的计算技术成本更低。

Waser 教授解释道：

「ReRAM，目前是一种通用非易失存储器的概念。这些设备能耗低、速度快，体积可以压缩的更小。它们不仅可用于数据存储，也可以用于计算，为在信息技术中更加有效的利用能源，开辟了一条全新的途径。」

ReRAM性能卓越，它不仅具有长期的存储容量、低能耗，也可以进行纳米级制造。很多半导体公司，纷纷被吸引，投资研发这项技术。同时，它也将对于革新消费电子和可穿戴产品的设计产生深远的影响。

展望未来，这个研究团队目前正在寻找行业合作伙伴，利用这项重要科学进展。

与此同时，研究人员也在进一步开发ReRAM，未来有望处理比三进制更多的状态，更大幅度地提高计算机计算速度。

另外，他们也希望在实际的计算场景中测试这项技术的性能。

延伸阅读：Crossbar用ReRAM助力人工智能

人工智能将会对人们每天的生活带来意义深远的影响，也会为公司打开一个全新的商业模式与收入来源。一些公司，包括脸书、亚马逊、微软、谷歌、阿里巴巴、腾讯、百度等，都在产生大量的数据，包括人脸、位置、行为习惯、社交照片等。物联网已经到来，而且正在指数级的增长；自动驾驶汽车已经进入市场，云计算已经无处不在。我们刚开始想象如何借助于这些创新来开创一个人工智能的新时代，创建新的商业模式、新的生产率典范和新的大众娱乐方式，这些不仅对人类带来意义深远的影响，而且也为通过数据盈利的创新者带来巨大的财富。

首先，需要收集与存储这些"大"数据。但是，比数据有多"大"更为重要的是，如何驱动下一波的创新。在人工智能竞赛中的胜出者需要做四件事：1、访问大量的数据；2、访问正确的数据；3、把数据变为具有可行动性的洞察力的强大算法；4、超越竞争对手的速度和规模。今天，通过训练人工智能算法与创建新的应用，数据有机会成为利润中心。更多的数据训练，就会让人工智能算法更聪明 。

只有应用Crossbar ReRAM这样新的存储技术，才能够发挥人工智能真实的潜能，实现速度、低功耗/高能效、存储容量与可制造性的完美结合，使这个崭新的世界成为现实。

当目标从简单的代码行的抓取，转变成对从外部传感器获取的大量数据进行实时处理、分析、执行时，大数据到人工智能的根本转变就来临了。从传感器来的数据可以存储在芯片上，直接输送给深度神经网络，以便采取直接的行动。非易失性的存储技术，比如Crossbar ReRAM存储技术，通过低功耗、快速读取、基于字节寻址的写操作，来帮助应对性能与功耗的挑战。

Crossbar ReRAM存储技术能够直接集成在芯片内部，产生一个新的以存储为中心的片上系统架构。通过与处理器核集成在同一颗芯片中的片上系统方案，ReRAM充分地加速了深度神经网络算法。ReRAM技术是一个重要的创新，它加速人工智能的潜能，实现多种应用，加速性能，极大地提高能效，实现更高级的安全性，减少芯片的数量和芯片的面积。

高性能计算，比如人工智能，需要在处理器、存储与输入输出之间进行高带宽、低时延的数据访问。 Crossbar ReRAM存储技术通过减少计算与存储之间的性能差距，显著地提升了高性能计算应用的性能。

更多最新行业资讯，欢迎点击《今日大事要闻》！