什麼是按需存儲?我給大家簡單科普一下_風聞
兵法奇门-研究兵法奇门。2021-01-02 15:29
【本文由“鈴兒響噹噹”推薦,來自《我國學者成功研製“按需式讀取”的可集成固態量子存儲器》評論區,標題為小編添加】
以前看過人腦和電腦對比的文章,這個按需存儲就是解決兩者不同的重要技術。人腦的存儲方式是活存,電腦的是死存。活存意思是:比如你用紙張來記錄信息,紙張就那麼多,而信息是無限的,你只能不停把舊信息(不重要信息)壓縮起來,以便騰出新空間給新信息。死存意思是:紙張是跟隨新信息增加而增加的,這就是的電腦硬盤從過去MB變GB變TB的原因(雖然實際是改變簇的大小實現,但最終仍然受物理空間限制)。在早期電腦的存儲器裏,所有信息的地位是一樣的,這就導致了人使用電腦裏的信息,無論重要還是不重要,都要花費同樣長的時間。為了緩解這個矛盾,後來的電腦出現了一級緩存、二級緩存,有攢機經驗的人都還記得,選什麼cpu,看它緩存多少,緩存多的就貴就快。這個緩存的意思就是計算機判斷什麼信息是經常使用的,預先把它們從硬盤或內存中讀取到cpu中,這樣處理速度就快了。但是代價是你得在cpu中留出位置放置緩存零件——這就是成本,cpu的本職工作是計算,現在還得背被存儲的包袱,這不但要花費空間還要花費功耗。
而人腦不是這樣,人腦是壓縮不常用、不重要的信息,以便減少記憶功耗,把更多功耗放在更重要的問題處理上,所以人腦更像處理器而不像字典。現在的一般電腦更像字典——只是這個字典可以翻得很快而已。
現在有了這個按需讀取,實質上已經屬於在模擬大腦的工作了。人腦如果要讀取不重要的信息、長久的信息,需要花費點時間解壓,想一下才想起以前如何如何,如果要讀取近期的重要信息則很快可以不假思索回答出來——實現這點的關鍵是——人腦無需升級。如果對應成一般的電腦,要做到這點,需要把舊cpu升級成帶有更多一級緩存的cpu才可以(除非你願意把cpu做得很大,否則你無法得到很大的一級緩存),而人腦不需要升級即可獲得這個功能。現在的按需讀取就是模擬了這個,有了它,那些不重要的信息可能會以較慢速度讀取,重要信息較快讀取,而不需要額外的物理空間成本——這意味着,這個量子存儲器給會思考的人工智能提供了物質基礎。這樣量子智能將會在投入使用後,不停學習、吸收它能看到的信息,判別出信息不重要後,它就壓縮起來,讓有用的信息保留在“一級緩存”的位置。典型應用場合如:
一個量子智能機器人給你當管家,假設你家有4口人,它會記住這4給人,看到其中任何一個人的面孔,它會立即響應,説出你的名字。但是這個機器人可能會給你當保安,站在家門口去看過往的路人——其中有它需要認識的,也有不需要認識的。這個機器人會把所有在它面前路過的路人的面容記憶下來,然後壓縮起來。日後其中一個路人來拜訪你家,這個機器人會稍加思索後説,我在以前看過你路過我家門口。然後你 對機器人説,他是我的舅舅叫某某,你記住了啊。下次舅舅再上門時,機器人會不假思索喊出舅舅的名字。如果這個人僅僅是給路過討口水喝的人,你(主人)隨意打發他走,下次他再路過時,機器人可能仍然需要稍加思索才能響應他的面孔。
如果用普通電腦做成的機器人要實現上述功能,可能每隔給一年半載你就得給機器人追加硬盤,因為它需要無限地觀察、記憶路過家門口的行人。雖然舅舅可以提升到傳統cpu一級緩存的位置,但假如你有很多給親朋好友呢?個個都提升到一級緩存的位置?
上述場景可能還不明顯顯示出它的優越性,你假設你的家族人口有1億人,而你需要面對處理的人數是1萬億人時,你就能體會按需讀取的優越性在哪了。按傳統思路的話,你需要給cpu設置1億級緩存,最親密的“人”放在一級緩存,第二親密的人放在二級緩存……理論上你願意把cpu做成像足球場那麼大或許也行,但光算一下用電成本恐怕就足以嚇死人了。按需讀取的話,就不需要。有了按需讀取,還可以典型地用在交通上:司機開車要眼觀六路,耳聽八方,意思是路面所有信息你得去接收、處理,還要處理得快,但是所有司機都知道,路邊的樹木、電線杆不重要,除非你去撞它,否則它不會來撞你,所以你會把主要計算能力放在會動的車輛、人物上。如果用計算機來看,司機視野內的所有東西都是障礙物,都要花費相同的算力去計算,有了按需讀取,樹木和人物都會被記錄,但會快速優先處理重要的車輛、行人。這使得量子電腦更像人腦了。
現在的深度學習技術通過訓練上千萬次可以實現這種功能(但仍然有誤差),按需讀取是觸發式的無需訓練,而且根據要處理的事情的需求去觸發需求的被“封印”的信息。