什麼是按需存儲？我給大家簡單科普一下_風聞

【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。