超維計(jì)算(HDC)是一種新興的計(jì)算方法，受到人腦神經(jīng)活動(dòng)模式的啟發(fā)。這種獨(dú)特的計(jì)算類型可以使人工智能系統(tǒng)根據(jù)先前遇到的數(shù)據(jù)或場(chǎng)景保留內(nèi)存并處理新信息。

過(guò)去開(kāi)發(fā)的大多數(shù)HDC系統(tǒng)僅在特定任務(wù)(例如自然語(yǔ)言處理(NLP)或時(shí)間序列問(wèn)題)上表現(xiàn)良好。在《自然電子》上發(fā)表的一篇論文中，蘇黎世IBM研究中心和蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員介紹了一種新的HDC系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以在內(nèi)存中執(zhí)行所有核心計(jì)算，并且可以應(yīng)用于各種任務(wù)。

這項(xiàng)研究的兩位主要研究人員Abu Sebastian和Abbas Rahimi對(duì)TechXplore說(shuō)：“我們的工作是由內(nèi)存計(jì)算和超維計(jì)算這兩個(gè)概念之間的自然契合開(kāi)始的。” “在蘇黎世的IBM研究中心，我們一直在開(kāi)發(fā)基于相變存儲(chǔ)器(PCM)的內(nèi)存計(jì)算平臺(tái)，而在蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院，我們一直在探索一種大腦啟發(fā)的計(jì)算范例，稱為超維計(jì)算。”

研究人員在過(guò)去的工作中觀察到，HDC涉及的主要操作，即編碼和關(guān)聯(lián)內(nèi)存搜索，都涉及對(duì)系統(tǒng)內(nèi)存中大型分布模式的操縱和比較。由于此特性，可以使用PCM交叉開(kāi)關(guān)陣列有效地制造這些系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)模擬內(nèi)存計(jì)算的優(yōu)勢(shì)。

塞巴斯蒂安和拉希米解釋說(shuō)：“這種量身定制的組合不僅避免了馮·諾伊曼的瓶頸(又名記憶墻)，而且還顯著提高了能源效率以及對(duì)可，噪聲和故障的抵抗能力。” “大約兩年前，這一發(fā)現(xiàn)促使我們?cè)贓TH和IBM之間朝這個(gè)方向發(fā)起了一項(xiàng)聯(lián)合研究。”

為了對(duì)神經(jīng)活動(dòng)模式進(jìn)行建模，HDC系統(tǒng)使用豐富的代數(shù)，該代數(shù)定義了一組規(guī)則來(lái)構(gòu)建，綁定和捆綁不同的超向量。超向量是具有獨(dú)立且相同分布的分量的全息10,000維(偽)隨機(jī)向量。通過(guò)使用這些超向量，HDC支持創(chuàng)建功能強(qiáng)大的計(jì)算系統(tǒng)，該系統(tǒng)可用于完成復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)，例如對(duì)象檢測(cè)，語(yǔ)言識(shí)別，語(yǔ)音和視頻分類，時(shí)間序列分析，文本分類和分析推理。

Sebastian，Rahimi及其同事在論文中提出了一個(gè)完整的內(nèi)存HDC系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以處理各種任務(wù)。他們的系統(tǒng)有兩個(gè)關(guān)鍵組成部分：HDC編碼器和關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)器。

Sebastian和Rahimi說(shuō)：“我們的系統(tǒng)通過(guò)憶阻器件上的邏輯和點(diǎn)積運(yùn)算在內(nèi)存中執(zhí)行核心計(jì)算。” “由于HDC固有的魯棒性，有可能近似于與HDC相關(guān)的數(shù)學(xué)運(yùn)算以使其適用于硬件實(shí)現(xiàn)并使用模擬內(nèi)存計(jì)算，而不會(huì)影響精度。”