ミネソタ大学ツインシティの研究者は、遊雅堂 スポーツベット少なくとも1,000倍に劇的に減らすことができる最先端のハードウェアデバイスを開発しました。
このブレークスルーは、より多くのための探求において大きな前進を表していますAI bet365 仮想通貨需要: Google の排出量は.
aiの遊雅堂 スポーツベット需要への対処
AIアプリケーションがますます普及していると、パフォーマンスやコストのエスカレートを侵害することなく、遊雅堂 スポーツベット効率を高める必要があります。
従来のAIプロセスLogic（Processing）とMemory（ストレージ）の間で絶えずデータを転送することにより、膨大な量の電力を消費します。
ミネソタ大学の新しいモデル、呼ばれる計算ランダムアクセスメモリ（cram）、処理のためにメモリ内にデータを保持することにより、この問題に対処します。
「この作業は、コンピューターが情報を保存するグリッドを離れることなく、メモリアレイ内でデータを完全に処理できるCRAMの最初の実験的デモンストレーションです」と、電気および電気および電気およびポスダヤの研究者であるYang LVは説明しました。コンピューターエンジニアリングと研究の主著者。
cram：AI遊雅堂 スポーツベット効率のゲームチェンジャー
国際遊雅堂 スポーツベット機関（IEA）はそれを予測しています遊雅堂 スポーツベットは、2022年の460テラワット時（TWH）から2026年の1,000 TWHに2倍になります、日本の総電力消費に匹敵します。
CRAMベースの機械学習推論アクセラレータは、最大1,000倍の遊雅堂 スポーツベット改善を達成でき、一部のアプリケーションでは、従来の方法と比較して2,500および1,700倍の遊雅堂 スポーツベット節約が見られます。
「20年前に計算するためにメモリセルを直接使用するための最初の概念は、狂ったと考えられていました」と、ミネソタ大学の著名なマクナイト教授であるJian-Ping Wang氏は述べています。
物理学、材料科学、コンピューターサイエンス、エンジニアリングの専門家で構成される学際的チームは、2003年からこの技術を開発しています。
研究は、磁気トンネルジャンクション（MTJ）、ハードドライブ、センサー、および磁気ランダムアクセスメモリ（MRAM）を含むその他のマイクロエレクトロニクスシステムで使用されるナノ構造デバイスへの特許取得済みの作業に基づいています。
CRAMは、これらの進歩を活用して、メモリセル内で計算を直接実行し、従来のアーキテクチャに典型的なゆっくりと遊雅堂 スポーツベット集約型のデータ転送を排除します。
フォンノイマンボトルネックを壊す
CRAMアーキテクチャは、計算とメモリが別々のエンティティである従来のフォンノイマンアーキテクチャのボトルネックを克服します。
「詰め物は非常に柔軟です。計算アーキテクチャの准教授であり専門家であるUlya Karpuzcu氏は、次のように述べています。
この柔軟性により、CRAMは、従来のシステムよりも効率的にさまざまなAIアルゴリズムのパフォーマンスのニーズに合わせます。
CRAMは、データを保存するために複数のトランジスタに依存する現在のランダムアクセスメモリ（RAM）デバイスよりも大幅に少ない遊雅堂 スポーツベットを使用します。
MTJを使用することにより、電荷の代わりに電子スピンを使用するスピトロニックデバイスのタイプであるCRAMは、従来のトランジスタベースのチップよりも効率的な代替品を提供します。
ミネソタ大学チームは現在、半導体業界のリーダーと協力してデモを拡大し、遊雅堂 スポーツベット大規模に削減するために必要なハードウェアを生産しています。
cramテクノロジーの開発は、持続可能なAIコンピューティングに向けた記念碑的なステップを表しています。
高性能を維持しながら遊雅堂 スポーツベット劇的に削減することにより、このイノベーションはAIアプリケーションの需要を満たし、より効率的で環境に優しい未来への道を開くことを約束します。
