Hệ thống mới dựa trên memristor từ Trung Quốc nâng cao hiệu quả phân loại dữ liệu AI

Các nhà nghiên cứu Trung Quốc từ Đại học Bắc Kinh và Viện Nghiên cứu Não Trung Quốc đã phát triển một hệ thống phần cứng mới dựa trên memristor, giúp nâng cao đáng kể hiệu quả sắp xếp dữ liệu cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và tính toán khoa học. Bằng cách tích hợp memristor — các thành phần có khả năng vừa lưu trữ vừa xử lý — với thuật toán sắp xếp dựa trên tìm kiếm lặp tiên tiến, hệ thống đạt được tốc độ xử lý tăng gấp 7,7 lần và cải thiện hiệu suất năng lượng hơn 160 lần so với các phương pháp sắp xếp truyền thống. Ngoài ra, nó còn tăng hiệu quả sử dụng diện tích hơn 32 lần, đánh dấu một bước tiến lớn trong việc kết hợp lưu trữ và tính toán trên cùng một nền tảng. Sáng kiến này giải quyết nút thắt lâu đời của kiến trúc Von Neumann, nơi các kiến trúc máy tính truyền thống tách biệt bộ nhớ và đơn vị xử lý, gây ra trì hoãn trong việc truyền dữ liệu và giới hạn hiệu suất. Khác với điện trở thông thường, memristor có khả năng ghi nhớ dòng điện đã đi qua, cho phép chúng thực hiện các phép tính trực tiếp trong bộ nhớ. Phương pháp của các nhà nghiên cứu loại bỏ nhu cầu thực hiện các phép so sánh phổ biến trong các thuật toán sắp xếp truyền thống bằng cách sử dụng memristor để lặp đi lặp lại xác định giá trị nhỏ nhất hoặc lớn nhất, từ đó giảm thiểu thời gian và...