参考音讯网11月6日报说念 据好意思国真理科学网站11月2日报说念，科研东说念主员建立出一种新式存储单位，它既能存储信息，又能进行高速、高效的运算。

科研团队在10月23日一期的英国《当然-光子学》杂志上发文称，这种存储单位允许用户在存储阵列中进行高速运算。更快的处理速率和幼稚耗有助于扩大东说念主工智能(AI)系统数据中心的限制。

论文作家之一、好意思国匹兹堡大学电气和计较机工程师内森·扬布拉德说：“扩大数据中心或者运算农场，需要插足多半电力和动力。这些步伐有千千万万个图形处理器(GPU)在同期动手。而之前的经管决策不一定着眼于擢升成果，仅仅去采购越来越多GPU，吃亏越来越多电力。是以，要是光学约略经管一些一样的问题，而况以更灵验、更快速的时势经管问题，那么咱们就有望获取低功耗、高通量的机器学习系统。”

新式存储单位诈欺磁场带领外来的光信号沿顺时针或者逆时针所在穿过一个环形谐振器(谐振器不错增强特定波长明后的强度)，再进入两个输出端口中的一个。把柄每个输出端口的光强度，存储单位不错赋值0和1之间的一个数字，或者0和-1之间的一个数字。传统的存储单位只可给每个比特赋值0或者1，而新式存储单位约略赋以多个非整数值，每个存储单位最多不错存储3.5比特信息。

扬布拉德示意，沿逆时针顺心时针所在动手的光信号访佛于“两个在田径场上朝着相悖所在驱驰的东说念主”，“总有一个东说念主迎着风，一个东说念主背着风，总有一个东说念主跑得比另一个东说念主更快”。他接着说说念：“你相等于在比拟这两个东说念主在田径场上的跑步速率，这就使你基本上不错进行正数和负数编码。”

围绕环形谐振器的“跑步比赛”所产生的数值，不错用来加强或减轻东说念主工神经网罗中不同节点之间的衔接(东说念主工神经网罗是以访佛东说念主脑的时势处理数据的机器学习算法)。扬布拉德示意，例如来讲，这些数据不错匡助东说念主工神经网罗识别图像中的物体。

传统计较机需要在中央处理器(CPU)进走时算，然后把摈弃发送给存储器。与之不同的是，新式存储单位不错在存储阵列里面进行高速运算。扬布拉德示意，在存储器内进走时算(存内计较)关于AI等需要快速处理多半数据的系统尤其有用。

科研团队还展示了这种新式磁光存储单位的耐用性。其论文指出，科研团队在新式存储单位上动手了跨越20亿次擦写轮回，莫得不雅察到任何性能下落的迹象，这一耐擦写性能高达传统光存储时刻的1000倍。扬布拉德先容说，浮浅闪存的擦写周期在1万次和10万次之间。

扬布拉德示意，这项时刻将最终匡助咱们减少AI系统的耗电量。（编译/刘子彦）

扬布拉德在其位于好意思国匹兹堡大学的实际室中操作仪器(扬布拉德光子学实际室网站)

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