据VentureBeat网5月18日消息，IBM公司研究人员基于相变存储器技术开发出一种能同时能兼顾能源效率和高精度的机器学习方案。许多现有的AI推理方案在物理上拆分了内存和处理单元，各单元间的数据传输将减慢处理速度并增加用电量。IBM研究人员开发的新方法是一种使用基于电阻的存储设备来实现内存内计算的方法，并在AI模型训练期间注入额外的噪声，提高了模型的弹性，同时弥补了数据存储和计算环节分开的缺陷、大大降低了功耗。实验结果表明，新方法训练出的AI模型准确度保持在92.6％以上。尽管该技术仍处于初级研究阶段，但其将促进高速、低功耗的AI硬件发展。
https://venturebeat.com/2020/05/18/ibm-adds-noise-to-boost-ais-accuracy-on-analog-memory/
