中国团队为人工智能及计算领域研发更快速高效的数据排序系统 | 南华早报

中国科学家研发出更快速、更节能的数据排序方法，有望突破科学计算、人工智能和硬件设计领域的技术瓶颈。

这项新型排序系统采用具有类记忆功能的电子元件忆阻器，结合创新排序算法实现高效数据处理。

研究团队构建了基于忆阻器的硬件排序原型机，在路径查找和神经网络推理等任务中，其速度和能效均超越传统排序方法。

6月25日发表在《自然-电子学》的论文指出：“排序算法是人工智能、数据库、网络搜索和科学计算等众多应用的性能瓶颈。”

传统计算系统采用冯·诺依曼架构，将数据存储（内存）与处理单元（如CPU）物理分离。

这种架构导致"冯·诺依曼瓶颈"，制约了主内存与处理器间的数据传输速度。

来自北京大学和中国脑科学研究所的研究人员表示：“基于忆阻器的内存排序技术有望突破这些限制，但现有系统仍依赖比较运算，排序性能存在天花板。”