【摘要】 剑桥创企研发新内存芯片 运行速度将提高1000倍
最近，剑桥创企Blueshift的研究人员研发了一款新型计算机内存芯片，将提高人工智处理庞大数据的计算速度。
智东西7月6日消息，近日，剑桥创业公司Blueshift Memory创建了一个计算机内存芯片模型，能将一些数据运算速度提高1000倍。
研究人员还重组了内存芯片的操作方式，能够处理庞大的数据运算，让数据编程更简单，也让学生们能够轻松编写代码。
目前，该公司正在寻求资金，以打造完整的第一代芯片。
一、大数据处理普遍存在数据堵塞
剑桥创业公司Blueshift Memory主要研究在大数据、人工智能、VR/AR和自动驾驶汽车等方面的更高速数据处理，包括内存模块和软件基础架构，以加速数据密集型计算。
该技术将进一步提高计算机处理庞大数据的能力，以满足药物发现、DNA研究、人工智能设计和未来智能城市管理等任务的需要。
一直以来，计算机科学家们声称，即使是最强大的超级计算机，也在努力跟上社会不断增长的数据需求。
主要原因是，计算机内存芯片通常是RAM芯片，它的更新速度不如他们的中央处理器(CPU)快。
当高性能计算机执行大规模操作时会产生倒退，例如搜索数据库可能会产生数百万种结果。大量的数据会被卡在CPU和低效的内存之间，将导致交付结果的速度进一步下降。
研究人员表示，计算机进行庞大数据处理的解决方案，还需要行业内各公司加强合作，来共同应对数据堵塞(Data Tailback)的挑战。
二、芯片可将谷歌搜索速度提升1000倍
Blueshift的小型计算机工程师团队在高性能计算领域拥有的丰富经验。
他们的新设计重组了内存芯片的操作方式，能够处理庞大的数据运算，在几分钟甚至几秒钟内将数据快速地传送到CPU。
值得一提的是，他们构建了一个能调试芯片效果的FPGA，在测试初始芯片的过程中得到了令人印象深刻的结果。
经研究人员的测试表明，运用该芯片，那些用于科学研究或刑事调查DNA片段数据库的匹配，以及天气预报和气候变化建模的算法运行速度能提高100倍。
同时，该芯片还可以将谷歌浏览器的搜索速度提升1000倍。
在设计芯片的过程中，Blueshift还对公司用来解决复杂数据问题的数千种算法进行了分析和分类，以便芯片能管理数据，为之后的任务作准备，也让它能与任何类型的存储单元技术相结合。
三、重新设计内存和数据处理
Blueshift Memory首席技术官Peter Marosan对现有芯片的内部构架进行了比喻：“想象一下，如果你是一名出租车司机，但你工作的城市总是在变化，人们不断交换房屋，商店和服务不断地消失在原来的地方，又在新的地点出现。”
Peter Marosan表示，公司的设计相当于用一个稳定的、结构化的城市来代替以往不断变化的城市。
在这个城市中，人们已经知道了所有东西的位置，并能快速地找到它们，让一切都变得更快、更容易、更有效。
Blueshift设计的芯片模型还能让一些数据操作的编程变得更加容易，因为它不需要涉及如何处理大量相关数据的复杂指令。
Peter Marosan表示，该芯片模型将使一些大数据的编写过程，变得像高中生在学习计算机编写时进行的基本数据搜索一样简单。
传统情况下，计算机科学家一直试图为数据堵塞(也被专家称为“冯 诺依曼瓶颈”)设计变通方案，而不是解决方案。
但如今，CPU和内存芯片之间的性能差距正在以每年约50%的速度增长，而数据需求也在飙升。
因此，计算技术领域的许多大牛建议，大数据时代的内存和数据处理都需要重新设计。
四、Blueshift正在寻求资金以打造芯片
目前，Blueshift现在正在寻求资金，以打造完整的第一代芯片，这比原型模拟器的成本要高得多。
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，无人驾驶汽车中的人工智能需要快速处理大量的数据，才能为汽车的驾驶做出决策。
在未来，智能城市中的人和物体可能会紧密相连，届时人工智能对大规模实时数据的快速处理能力就显得至关重要，它将影响交通流量管理、公用设施供应，甚至危险时刻的疏散程序等方面。
其实，更好的内存芯片还可以加速计算家庭中对数据需求度高的地方。例如，Blueshift的芯片模型能使视频编辑的电影渲染速度提升10倍，也可以将VR头显的处理速度提高1000倍。
Peter Marosan在他的家用PC上测试了芯片模型，并表示，该芯片让他的电脑成为了世界上最快的家用电脑之一。
另外，对于发送电子邮件等日常任务来说，芯片模型带来的影响并不大，但它可以加快一些科学测试的速度。Peter Marosan还表示，他的孩子们希望能早日用这款芯片来玩电子游戏。
结语：为AI处理庞大数据提供解决方案
Blueshift Memory研发的这款计算机内存芯片模型，是他们为CPU和内存芯片之间性能差距，以及大数据需求的不断增长，提供更有效解决方案的一次重要尝试。
目前，除了Blueshift之外，行业中也有许多公司在人工智能处理大数据方面持续发力，例如，法国的Upmem公司表示正在设计内存处理(PIM)芯片，美国公司Memcomputing也提出了相关的解决方案。
在未来，如果这些芯片真正落地后，也许还会给无人驾驶汽车、智慧城市以及loT等领域带来更高效的体验。