FőoldalKonstruktőrPerzisztens memória használata a mesterséges intelligenciában
2020. április 09., csütörtök ::

Perzisztens memória használata a mesterséges intelligenciában

A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) alkalmazásokat exponenciális ütemben fejlesztették ki a vállalati és a fogyasztói piacok számára, ám kevés fejlesztő van tisztában azzal, hogy a perzisztens memória kritikus szerepet játszhat a nagy adatkészletekhez való hozzáférés optimalizálásában

Az AI és ML technológiák magas igényű IO (bemeneti és kimeneti) és számítási teljesítményt kívánnak a GPU gyorsított kiolvasása, átalakítása, visszatöltése (ETL) számára. A legfontosabb kihívás, amelyet a fejlesztőknek le kell küzdeniük, az, hogy az adatintenzív alkalmazásokon belül csökkentsék a megtalálás és a betekintés idejét. A változó IO-t és a számítási teljesítményt a sávszélesség és a késleltetés vezérli. Ezért az AI- és ML-alkalmazásokhoz szükséges nagy teljesítményű adatelemzés olyan perzisztens memóriamegoldásokkal kezelhető, amely a legnagyobb sávszélességet és a legkisebb késleltetést biztosítja.
A közvetlen hozzáférésű, kettős vonalú memóriamodulok (NVDIMM) ideális megoldások az AI és ML tárolókiszolgálók számára. Az adatintenzív ETL- és ellenőrzőpont-terhelések felhasználhatják a fő memória (NVDIMM) tartós memóriatartományát, hogy DRAM-késleltetéssel (<100 ns) és DRAM-sávszélességgel (25,6 GiB/s) működjenek, a hatékonyság növelése és az AI- és ML-alkalmazások teljesítmény szűk keresztmetszetének kiküszöbölése érdekében.

A SMART Modular Technologies honlapja

Tudomány / Alapkutatás

tudomany

CAD/CAM

cad

Járműelektronika

jarmuelektronika

Led technológia

Led technológia

Rendezvények / Kiállítások

Mostanában nincsenek események
Nincs megjeleníthető esemény