Blueshift公司研发出种新型的计算机存储器,可将某些数据运算速度提高1000倍
发布时间:2019-07-10 11:46

7月9日消息,Blueshift公司开发了一种新型的计算机存储器(内存)可以将某些数据运算速度提高1000倍,同时也比传统内存更容易编码,该公司相信他们的新技术将更好地应对日益增长的计算需求。这家初创公司设计这种内存是为了解决当前计算机内存芯片进展缓慢的问题。当高性能计算机执行大规模操作时,比如数据库搜索可能产生数百万个结果,这种差异就会产生“tailback”。大量的数据被卡在CPU和低效率内存之间缓慢移动的队列中,从而降低了计算机提交结果的速度。


Blueshift公司研发出种新型的计算机存储器,可将某些数据运算速度提高1000倍


Blueshift声称,它的新内存设计将允许某些复杂的操作在几分钟内完成,而现在的任务还需要几个小时,诸如药品研发、DNA研究、人工智能设计和未来智能城市的管理等计算成本高昂的操作可以更快地完成。


在正式投入生产芯片之前,他们已经建立了一个工作模型来模拟芯片的效果。测试表明,使用该芯片,用于天气预报和气候变化建模的算法运行速度可提高100倍。它还可以将搜索引擎的速度和VR头显的处理速度提高1000倍。


Blueshift目前正在寻求资金,以创建完整的第一代芯片。该公司表示,改变计算机内存的工作方式,也可以帮助自动驾驶汽车中的人工智能,比如无人驾驶汽车,后者需要快速处理大量数据才能做出决策。他们补充说,在未来的智能城市中,对象和人很可能紧密相连,利用管理交通流量、公用设施供应、甚至在危险时刻的疏散程序的技术,大规模快速实时数据处理将是必不可少的。


作为最常见的系统内存,DRAM具有高容量、大带宽、低功耗、短延时、低成本等特点,广泛用于PC、手机、服务器等领域,是集成电路产业产值占比最大的单一芯片品类。在不少卖方研报中,DRAM被看作“国之重器”,其重要性不言而喻。


Blueshift公司研发出种新型的计算机存储器,可将某些数据运算速度提高1000倍


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。


Blueshift公司研发出种新型的计算机存储器,可将某些数据运算速度提高1000倍


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。


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。