憶阻器技術

憶阻器技術有著令人矚目的處理能力、性能和容量，可以遠超數字架構的6、7或者8個數量級。現在的數字計算和存儲無法與我們的大腦相比，如果我們想在生物規模和速度方面進行計算，我們必須利用能夠遠遠超越這些嚴格數字的新形式硬體。

引燃模擬革命

今天的憶阻器技術數字計算基礎設施以切換數字位為基礎，憶阻器技術與摩爾定律同步還需克服一些重大障礙。即使憶阻器技術有一些量級上的改善，憶阻器技術也脫離不了傳統數字設計範式，功耗、規模和速度等方面存在固有的限制。不管我們是否將人工智慧進化成人形機器人，或者將更大規模的機器學習投入到更大型的憶阻器技術數據集來實現更有針對性的廣告預算，然而，憶阻器技術傳統計算基礎設施根本就沒有足夠的原始動力可以達到生物的規模和密度。

技術介紹

憶阻器技術是一種可以通過輸入的電信號改變其內部電阻的裝置，憶阻器技術持久性抵制可以測量和用於非易失性記憶體。憶阻器技術是一個類似DRAM的快速矽設備——至少比基於NAND的NVRAM快10倍，所以憶阻器技術可以作為主存儲器。

基於憶阻器技術基本功能單元，幾乎任何類型的機器學習算法可以獲得極大的加速。雖然憶阻器技術的發展還處於早期階段，但已經提供了一個完整的憶阻器技術技術堆疊——離散工作的突觸晶片、可伸縮的模擬器、低級別的APIs 和更高級的機器學習庫，再加上一個憶阻器技術服務體系，憶阻器技術體系可以幫助大量的突觸分層，直接映射到現有的CMOS設計。

憶阻器技術對於AI愛好者，一個新型憶阻器技術硬體能夠智慧型地利用模擬硬體功能實現極速、低功耗、高密度和存儲融合計算，這是整個計算行業一個真正的重大變化與轉折點。不管是誰首先利用這種類型的計算解決方案，憶阻器技術都將可能導致大規模的轉變，不僅僅是機器學習，還有所有計算的實現方法。