美国IBM公司公布消息称之为，该公司研究人员构建了在内存计算技术上的一次重大突破，发明者了一种可以运营在100万个热力学内存（PCM）上的无监督式机器学习算法，未来将会比传统计算机在计算速度和能耗利用效率方面提高200倍，非常适合构建人工智能应用于中的高密度、低功耗、大规模的并行计算系统。这一成果公开发表在《大自然·通讯》杂志上。内存计算出来或可计算出来储存，是近年来新兴的一个概念，其原理是运用内存设备的物理特性同时展开信息的储存和处置，不使用传统上的内建内存，并通过总线相连外部内存的阶层式架构，而是省略总线设计，必要把内存和CPU核心做到在一起，尽仅次于的有可能避免计算出来过程中因数据迁入所导致的延后，明显提高计算出来效率。IBM此次设计的内存计算出来架构中用于的热力学内存设备由两个电极包夹着一层锗锑碲复合材料包含，黯淡的电流可以使其冷却，复合材料内部状态随着温度下降而再次发生转变，从有为形态变为晶态，利用了结晶动力学原理展开运算。

这与IBM公司2016年8月公布的人造神经元的工作原理完全相同。未来，IBM有可能之后将人造神经元与内存计算出来架构结合，像大脑一样，使逻辑的产生以及信息的存储都在同一处再次发生，非常适合于人工智能计算出来。这一成果也是IBM建构“人工大脑”的又一最新进展。

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