Lần này tôi trở về sống ở putuo là gozo, tôi đã rất hài lòng với những chiếc gối của maomanxin, ngay lập tức mua cùng một chiếc gối, là bộ nhớ của neumann, khó chịu và thoải mái. Làm thế nào để xin vui lòng đến von neumann trên máy tính này tôi thực sự chơi quay trở lại AI theo dõi báo cáo số 49: xu hướng của một ngành công nghiệp đang tăng lên để đề nghị một sự chú ý cao về evershuo cổ phần ngọn lửa công nghệ chứng khoán công ty TNHH nhà nghiên cứu: liu kai/sun xiao/huang xiaoxi ngày: 2024-12-29 1, tiết kiệm là một công nghệ truyền tải dữ liệu ta có thể giảm thiểu rõ đề và GongHao, sau khi cải thiện hiệu suất cao tổng thể của hệ thống tiết kiệm có phải là một công nghệ là nói sẽ sắp xếp theo thứ tự từ dễ dàng nhúng logic đến đơn vị lưu trữ, và làm cho dữ liệu trong bộ nhớ trong nhiệm vụ hoàn thành toàn bộ hoặc một phần tính toán, để gia tăng giữa các bộ nhớ trong với bộ vi xử lý dữ liệu truyền tải. Công nghệ này có thể giảm thiểu đáng kể sự chậm trễ và năng lượng truyền dữ liệu và cải thiện hiệu suất toàn bộ hệ thống. Ý tưởng cốt lõi của một bộ sưu tập là mở rộng tính toán ở vị trí của dữ liệu, ngăn chặn việc truyền dữ liệu đường dài. Ý tưởng này có thể được thực hiện cùng một lúc bằng nhiều cách, bao gồm các đơn vị điện toán được gắn bên ngoài bộ nhớ, đặt các đơn vị điện toán không xa bộ nhớ, vân vân. Tiết kiệm tính rõ ràng những lí do xảy ra bao gồm: 1, thúc đẩy neumann cổ chai hiện tại một trong những năm 40, là của máy tính sử dụng trong chính thống rõ ràng Feng Nuo của hệ thống theo tillman. Dựa trên kiến trúc von neumann của máy tính trong quá trình tính toán, trực quan máy tính được chia thành bộ xử lý, bộ nhớ, thiết bị đầu vào và đầu ra một vài mô-đun đơn lẻ với nhau, các mô-đun được kết nối với nhau qua một buýt. Kiến trúc von neumann không phân biệt giữa dữ liệu và chương trình, một chương trình dưới dạng dữ liệu được lưu trữ chung trong bộ nhớ với các loại dữ liệu khác, là một hệ chương trình lưu trữ được xây dựng với CPU làm trung tâm. Kiến trúc máy tính truyền thống dựa trên mô hình von neumann, phân chia các đơn vị tính toán (CPU) và lưu trữ (RAM), và dữ liệu cần được truyền liên tục giữa hai đơn vị. Với sự phức tạp của công việc điện toán và lượng dữ liệu giảm, truyền tải dữ liệu trở thành một trở ngại trong hiệu suất, dẫn đến hiệu suất năng lượng thấp và trì hoãn gia tăng. Hiện tượng này được gọi là nút cổ chai von neumann. Trong thời đại và trí thông minh nhân tạo dữ liệu lớn, đó là một vấn đề cần sửa chữa cực kỳ nhẹ, bởi vì những lĩnh vực ứng dụng này cần tính toán của kirami đã dữ liệu với rất nhiều rắc rối. Trong kiến trúc von neumann, các chức năng tính toán và lưu trữ được thực hiện bởi bộ xử lý trung tâm và bộ nhớ. CPU và bộ nhớ của máy tính phát triển một cách độc lập với nhau, và bộ xử lý trong quá trình theo định luật Moore mỗi năm để cải thiện hiệu suất, bỏ lại phía trước bộ nhớ không bị tổn thương trong quá trình. Khi chạy chương trình, CPU cần lưu trữ để cung cấp dữ liệu, không thể tận dụng hiệu quả của CPU. Tốc độ CPU xử lý dữ liệu của bộ nhớ và đọc dữ liệu này giữa tốc độ nghiêm trọng của vấn đề của sự dư thừa được gọi là “ lưu trữ bức tường ”, ảnh hưởng nghiêm trọng đến mục tiêu của chương trình ứng dụng năng lượng và hiệu suất của. Cùng lúc đó, khi đối mặt với các ứng dụng dữ liệu dày đặc như mạng dây thần kinh xoắn ốc, trí thông minh nhân tạo và các hoạt động đọc và viết liên tục, việc truyền tải dữ liệu qua lại giữa CPU và bộ nhớ dẫn đến chi phí rất lớn cho việc kích hoạt dữ liệu và truyền thông, và sự tiêu thụ năng lượng khổng lồ. Ngoài ra, bởi vì hệ thống lưu trữ hiện thời lưu trữ các chương trình trong bộ nhớ dưới dạng dữ liệu với các dữ liệu khác, để không gây ra lỗi truy cập khi thi hành chương trình, cần phải rút các chỉ thị từ bộ nhớ và tiếp tục thi hành trong các đơn vị xử lý. Song song với máy tính tiếp tục cải thiện, tốc độ truyền tải dữ liệu bị giới hạn, hạn chế sự phát triển của hệ thống tính toán hiệu quả cao, tiết kiệm năng lượng và bảo vệ môi trường. 2, dữ liệu di chuyển chi phí dữ liệu di chuyển giữa lưu trữ và các đơn vị điện toán tiêu tốn rất nhiều năng lượng, chiếm ít hơn 70% tổng năng lượng, đặc biệt là trong tính song song quy mô lớn và các nhiệm vụ tự học sâu. Truyền tải dữ liệu không chỉ làm tăng năng lượng tiêu thụ, mà còn gây ra sự chậm trễ đáng kể, ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu suất toàn bộ hệ thống. Điều này đặc biệt quan trọng đối với xử lý thời gian thực và những ứng dụng có khả năng xử lý thấp. 3, sự suy giảm của định luật Moore định luật Moore cho thấy số lượng bóng bán dẫn có thể chứa trong một mạch tích hợp sẽ tăng gấp đôi mỗi hai năm. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, tốc độ đẩy mạnh của định luật Moore giảm đáng kể vì tốc độ âm thanh vật lý và sự khó khăn kỹ thuật. Phương pháp nâng cao hiệu suất truyền thống (chẳng hạn như tăng tần số của đồng hồ, tăng mật độ bán dẫn) ngày càng khó khăn, thúc đẩy các nhà nghiên cứu tìm kiếm các mô hình điện toán. Một công nghệ tiết kiệm tạo ra nhiều hơn một giải pháp mới bằng cách giảm thiểu việc di chuyển dữ liệu. 4, nhu cầu thị trường cho các ứng dụng mới nổi như trí thông minh nhân tạo và máy học tập, Internet của mọi thứ và tính toán rìa, và nhiều hơn nữa cho hiệu suất và hiệu quả năng lượng của hệ thống điện toán. Những ứng dụng này cần phải xử lý một lượng lớn dữ liệu và các công việc máy tính phức tạp, và kiến trúc máy tính truyền thống không thể đáp ứng được nhu cầu của người dùng với hiệu suất cao và năng lượng thấp. Công nghệ tích hợp đã đáp ứng nhu cầu của những ứng dụng mới nổi này bằng cách giảm thiểu sự di chuyển dữ liệu, cải thiện hiệu quả điện toán. 5, hiệu quả năng lượng và bền vững với quy mô của hệ thống điện toán, hiệu quả năng lượng là một yếu tố quan trọng. Công nghệ tích hợp lưu thông đã cải thiện đáng kể năng lượng và giảm tiêu thụ năng lượng bằng cách giảm lượng di chuyển dữ liệu. Điều này rất quan trọng để giảm chi phí vận hành và đạt được mục tiêu phát triển bền vững. Giảm lượng khí thải carbon và thúc đẩy tính toán xanh là hai lợi thế lớn của công nghệ này. Lưu một công nghệ có thể được chia thành ba loại theo khoảng cách của lưu trữ và tính toán: 1, gần lưu trữ tính toán (Processing Near Memory, PNM) gần lưu trữ tính toán (PNM) công nghệ các đơn vị điện toán gần với bộ nhớ, nhưng không hoàn toàn tích hợp với nhau. Bằng cách mở rộng khoảng cách truyền dữ liệu, giảm độ trễ và năng lượng. Công nghệ này được áp dụng cho cần trao đổi dữ liệu tần số cao nhưng đối với những cảnh JiChengDu yêu cầu tương đối thấp hơn, như một số nhiệm vụ điện toán hiệu suất cao. Công nghệ PNM cải thiện hiệu suất toàn bộ hệ thống bằng cách tối ưu hóa đường dẫn dữ liệu. 2, xử lý trong bộ nhớ, PIM) bộ nhớ xử lý (PIM) công nghệ tích hợp một phần của các đơn vị điện toán trong bộ nhớ, nhưng vẫn còn một số mảnh. Bằng cách tích hợp một phần, giảm xa hơn việc truyền tải dữ liệu và cải thiện hiệu quả năng lượng. PIM hoạt động tốt trong việc xử lý các bộ dữ liệu quy mô lớn và các công việc tính toán phức tạp, phù hợp với các ứng dụng như trí tuệ nhân tạo và máy học. Công nghệ PIM làm giảm sự di chuyển dữ liệu và cải thiện hiệu quả điện toán bằng cách tính toán một phần bên trong bộ lưu trữ. 3, tính toán ghi nhớ (tính toán trong Memory, CIM) ghi nhớ tính toán (CIM) công nghệ tính toán và lưu trữ được tích hợp hoàn toàn trong cùng một đường biên giới vật lý, để đạt được một bộ nhớ thực sự. Công nghệ này hoàn toàn loại bỏ sự chậm trễ và năng lượng di chuyển dữ liệu bằng cách thực hiện các công việc điện toán trực tiếp bên trong bộ lưu trữ. Công nghệ CIM có lợi thế đáng kể trong việc xử lý máy tính song song quy mô lớn và các nhiệm vụ học tập sâu, thích hợp cho các trường hợp ứng dụng như tính toán hiệu suất cao và tính toán biên. Công nghệ CIM cung cấp hiệu quả điện toán và hiệu quả năng lượng thông qua sự tích hợp cao độ. Hiện tại lưu hợp nhất chip nghiên cứu doanh nghiệp/cơ quan trên phương tiện rõ ràng điểm truy cập được rải rác trong SRAM, Nor-Flash, DRAM, vv; Một số học viện đã chọn mục tiêu phát triển các phương tiện truyền thông mới như RRAM. Từ phân loại các vật tải lưu trữ, được chia thành bộ nhớ rất dễ thay đổi và không dễ thay đổi. Theo quy trình lưu trữ thiết bị phân chia thành một quá trình lưu trữ trưởng thành và một quá trình lưu trữ mới lưu trữ lưu trữ trưởng thành bao gồm SRAM, DRAM và Flash, bộ nhớ này đã được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống điện toán hiện có, với cơ sở kỹ thuật trưởng thành và các ứng dụng thị trường rộng lớn. Các quá trình lưu trữ mới bao gồm ReRAM, MRAM, PCRAM và FeRAM, những bộ nhớ này có hiệu suất đọc và viết tốt hơn, mật độ lưu trữ cao hơn và khả năng mở rộng quy trình tốt hơn, nhưng vẫn đang được phát triển và thương mại hoá. Ngoài ra, sự lựa chọn giữa tính toán kỹ thuật số và tương tự là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của một chip bộ nhớ. Kỹ thuật số không bị ảnh hưởng bởi tỷ lệ tín hiệu nhiễu, độ chính xác cao, khả năng chống viêm của tiếng ồn là yếu, thích hợp cho trường hợp cần phải tính toán một độ chính xác cao. Tiết kiệm một ảnh hưởng của tỷ lệ tín hiệu và tiếng ồn cao, độ chính xác là rất hạn chế, bạn có thể có được điểm tính toán, nó là khó khăn để tính toán dấu chấm động, phù hợp với các yêu cầu chính xác không cao nhưng nhạy cảm với năng lượng trong trường hợp. Phân tích rủi ro nhu cầu thượng nguồn là không mong đợi nhu cầu ở hạ nguồn có khả năng biến động, nếu nhu cầu hạ nguồn là không mong đợi nó có thể ảnh hưởng đến hoạt động và hiệu suất của các công ty tương ứng ngành công nghiệp. Cạnh tranh thị trường tăng cường rủi ro ngành công nghiệp bán dẫn phát triển mạnh mẽ, liên quan đến các công nghệ mới liên tục xuất hiện, có thể có sự cạnh tranh gia tăng trên thị trường, dẫn đến rủi ro ảnh hưởng đến hoạt động và hiệu suất của một số công ty. Rủi ro ma sát thương mại giữa trung quốc và trung quốc một số sản phẩm công nghệ vẫn còn cần phải dựa vào nước ngoài nhập khẩu, nếu ma sát thương mại giữa trung quốc gia gia tăng, sẽ ảnh hưởng đến hoạt động và hiệu suất của các công ty tương ứng.