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IIT Guwahati研究人员在计算机内存架构方面取得突破

时间:2021-09-02 15:29:17 来源:

来自 IIT Guwahati 的研究人员开发了在计算机系统的整体内存容量中均匀分布访问的方法,以减少大量写入位置的磨损压力。

IIT Guwahati 周一发布的一份新闻稿称,研究人员通过防止数据值冗余并改善多核处理器系统中缓慢和频繁的写入,为内存架构做出了根本性的贡献。

“当世界迅速转向应用领域的研究时,IIT Guwahati 研究人员已经开发出解决计算机系统领域问题的方法。具体贡献是在基于多核处理器的系统中,这些系统需要同样大的片上内存来相称不断增长的应用程序的数据需求,从而防止能源消耗,以确保温度保持在热设计功率预算内,”它说。

该研究由 IIT Guwahati 计算机科学与工程系 (CSE) 的 Hemangee K. Kapoor 教授领导,她的团队包括研究学者 Sukarn Agarwal、Palash Das、Sheel Sindhu Manohar、Arijit Nath 和 Khushboo Rani。

在解释基于多核处理器的系统所面临的挑战时,Kapoor 说:“应用程序数据访问模式不是均匀分布的,因此与其他位置相比,某些内存位置的写入顺序会不同。这种大量写入的位置变得容易磨损-从而阻止使用完整的存储设备而没有纠错。”

为了处理这种不均匀性,IIT Guwahati 研究人员开发了在整个内存容量中均匀分布访问的方法,以减少大量写入位置的磨损压力,并且还在避免写入冗余值的区域中工作,从而延长了磨损。出去。

Kapoor 说:“缓慢而频繁的写入可以重定向到临时 SRAM 分区,从而避免 NVM 被频繁访问写入。这种结构称为混合存储器。”

研究人员当前和未来的贡献将有助于减轻有前途的新兴记忆的缺点并减轻其适应性。该新闻稿称,一旦一些缺点很容易被消除,科学家们就可以找到使用这些技术的新途径,而不必担心其局限性。

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 被用作解决多个实时问题的工具。然而,它们涉及对庞大数据集的大量计算。构建靠近内存加速器来处理数据在性能和能源方面都很高效。研究团队还致力于构建定制的并行架构设计,以提供更好的 FLOPS。

从长远来看,研究人员看到了边缘计算的趋势,导致数据生成量猛增。5G 网络、图像处理和实时语音处理也推动了数据创建。所有这些大数据应用程序都需要在运行时进行实时分析并立即做出响应。

凭借更好的存储和接近内存处理的时间需求,建议在物联网 (IoT) 和边缘设备中使用非易失性存储器,其在此类设备中的寿命对其服务保证和耐用性至关重要。有效的寿命改进方法将有助于改进该领域仍处于起步阶段的最新技术。该版本补充说,更好地管理 NVM 的解决方案将使它们在包括医疗保健和自动驾驶汽车在内的关键应用中得到更广泛的认可。

他们的研究结果发表在著名的同行评审期刊上,如 IEEE Transactions on Computers、IEEE Transactions in VLSI、IEEE TCAD、ACM Transactions on Embedded Computing Systems、ACM TODAES、ACM JETC 等。

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