当ReRAM遇上人工智能
2017-10-18 14:27:20
包括脸书、亚马逊、微软、阿里巴巴、谷歌、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。
收集与存储这些“大”数据是当务之急。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。
应用ReRAM这样新的存储技术，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。
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。
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。
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