剑桥初创公司创建内存芯片 让自动驾驶汽车等数据处理速度提高1000倍

(图片来源:Blueshift Memory)据国外媒体报道，英国剑桥的初创公司Blueshift Memory创造了一种计算机存储芯片模型，可以将某些数据操作的速度提高1000倍，并且非常容易编程。学校的学生可以写这样的代码。这样的新设计可以显著提高计算机处理越来越多数据的能力，以满足药物搜索、DNA研究、人工智能设计和未来智能城市管理等任务的需要。此前，计算机科学家警告说，无论超级计算机多么强大，都跟不上社会日益增长的数据需求。造成这种情况的一个主要原因是电脑芯片(通常是RAM芯片)的提升速度跟不上中央处理器(CPU)的提升速度。当高性能计算机执行大规模操作时(如具有数百万个结果的数据库搜索任务)，它们会导致数据“交通堵塞”，并累积在由CPU和低效内存组成的缓慢移动的队列中，降低计算机传递结果的速度。Blueshift的新设计重新组织了内存芯片处理此类操作的方式，使数据能够更快地传输到CPU，使此类操作能够在几分钟甚至几秒钟内完成，而不是几个小时。芯片的设计者强调，这只是解决方案的一部分，还需要各公司加强合作，共同应对“数据流量拥堵”的挑战。尽管如此，Blueshift最初建立的模型产生了一个令人印象深刻的结构。该公司由一群在高性能计算领域拥有丰富经验的计算机工程师组成，并成功创建了模拟芯片效果的FPGA(现场可编程门阵列)卡。使用FPGA卡的模拟表明，在科学研究或刑事调查中，当在DNA搜索库中搜索DNA匹配结果时，芯片可以比以前快100倍地获得结果。进一步的测试表明，如果用于天气预报和气候变化建模的算法也使用这种芯片，它可以将运行速度提高100倍。而且还能让谷歌的搜索速度提升1000倍。因为芯片是为了存储数据而构建的，可以为这样的操作做好准备，所以才能实现如此巨大的提升。Blueshift团队分析了该公司用于解决各种复杂数据问题的数千种算法，对它们进行了分类，并设计了芯片，使其能够排列数据，为这种操作做准备。此外，Blueshift的设计还可以使某些数据操作的编程变得更容易，因为它不再需要如何处理大量数据的复杂指令。传统上，计算机科学家一直试图设计数据排队的变通办法，而不是解决方案。然而，CPU和内存芯片的性能差距正以每年50%的速度增长，数据需求也越来越大。许多计算技术领域的领军人物都提出了为大数据时代重新设计内存和数据处理的需求。目前，Blueshift正在寻求资金来完成芯片的第一次完整迭代，这比原型模拟器昂贵得多。该公司表示，改变计算机内存的工作方式可以改善许多数据操作，而不仅仅是大数据或数据库搜索。例如，自动驾驶汽车或无人驾驶汽车中的人工智能需要快速处理大量数据来做出决策。在未来的智慧城市中，物和人很可能是紧密相连的，对大量数据的快速实时处理对于交通流量管理、公共设施供应以及危险时刻的疏散程序至关重要。此外，性能更好的内存芯片可以加速数据家庭计算，例如将视频编辑软件中电影的渲染速度提高10倍，将虚拟头显的处理速度提高1000倍。

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