Память металла что это


Металлы с памятью формы

Металлы с памятью формы.

 

 

Существует ряд металлических материалов (металлических сплавов), способных возвращать себе исходную форму после предварительной деформации – т.н. металлы с памятью формы.

 

Описание

Механизм реализации эффекта памяти формы

Никелид титана

 

Описание:

Одно из базовых восприятий людьми явлений внешнего мира — это стойкость и надежность металлических изделий и конструкций, стабильно сохраняющих свою функциональную форму продолжительное время, если, конечно, они не подвергаются закритическим воздействиям. Однако существует ряд металлических материалов (металлических сплавов), способных возвращать себе исходную форму после предварительной деформации – т.н. металлы с памятью формы.

Эффект памяти формы – явление возврата к первоначальной форме при нагреве, которое наблюдается у некоторых металлических материалов после предварительной деформации.

Чтобы понять эффект памяти формы, достаточно один раз увидеть его проявление:

1. Есть металлическая проволока;

2. Эту проволоку изгибают;

3. Начинаем нагревать проволоку;

4. При нагреве проволока распрямляется, восстанавливая свою исходную форму.

Эффект памяти формы зависит от марки сплава со строго выдержанным химическим составом. От этого зависит температура мартенситных превращений. Эффект памяти формы проявляется только при термоупругих мартенситных превращениях и может проявляться несколько миллионов циклов.

Эффект памяти формы сплава можно усиливать предварительными термообработками. Возможны реверсивные эффекты памяти формы, когда металл с памятью формы при одной температуре «вспоминает» одну форму, а при другой температуре — другую.

Памятью формы в разной степени обладают следующие металлы и их сплавы: Ni – Ti, Ni – Al, Ni – Co; Ti – Nb; Au – Cd; Fe – Ni, Fe – Mn – Si; Cu – Al, Cu – Mn, Cu – Al – Ni, Cu – Zn – Al  и др.

Fe – Mn – Si – наиболее дешевый сплав.

 

Механизм реализации эффекта памяти формы:

1. В исходном состоянии в материале существует определенная структура (на рисунке обозначена правильными квадратами).

2. При деформации внешние слои материала вытягиваются, а внутренние сжимаются. В материалах с памятью формы мартенсит является термоупругим.

3. При нагреве начинает проявляться термоупругость мартенситных пластин,  то есть в них возникают внутренние напряжения,  которые стремятся вернуть структуру в исходное состояние.

4. Поскольку внешние вытянутые пластины сжимаются, а внутренние сплюснутые растягиваются, материал в целом проводит автодеформацию в обратную сторону и восстанавливает свою исходную структуру, а вместе с ней и форму.

В процессе проявления эффекта памяти формы участвуют прямые и обратные мартенситные превращения. Мартенситное превращение ‐ полиморфное превращение, при котором изменение взаимного расположения составляющих кристалл атомов происходит путём их упорядоченного перемещения, причем относительные смещения соседних атомов малы по сравнению с межатомным расстоянием.

Под прямым мартенситным превращением понимают превращение из высокотемпературной гранецентрированной кубической фазы (аустенит) в низкотемпературную объемно‐центрированную кубическую фазу (α‐ мартенсит). Обратное превращение – из объемно‐центрированной кубической фазы в гранецентрированную кубическую.

 

Никелид титана:

Никелид титана – лидером среди материалов с памятью формы по применению и по изученности.

Никелид титана — это интерметаллид эквиатомного состава с 55 мас. % Ni. Температура плавления 1240-1310˚C, плотность 6,45 г/см3. Исходная структура никелида титана стабильная объемно‐центрированная кубическая решетка при деформации претерпевает термоупругое мартенситное превращение.

Никелид титана обладает:

превосходной коррозионной стойкостью,

высокой прочностью,

хорошими характеристиками формозапоминания,

хорошей совместимостью с живыми организмами,

высокой демпфирующей (поглощением шума и вибрации) способностью материала.

 

Найти что-нибудь еще?

Похожие записи:

карта сайта

контроль методом магнитной памяти металла
магнитная память металла приборы
металл с памятью формы соединение видео купить на очки как называется
металл с эффектом памяти
металл имеющий память
металл обладающий памятью
дубов метод магнитной памяти металла и приборы контроля неразрушающий контроль
отчет по магнитной памяти металла
память металла видео опыт
физические основы метода магнитной памяти металла скачать
эффект памяти металлов в литейном производстве
эффект памяти формы металлов

 

Коэффициент востребованности 2 745

Metalearned Neural Memory: Обучение нейронных сетей запоминанию

Память - важная часть человеческого интеллекта и человеческого опыта. Он обосновывает нас в текущий момент, помогая понять, где мы находимся и, следовательно, что нам следует делать дальше. Рассмотрим простой пример чтения книги. Конечная цель - понять историю, и память - это причина, по которой мы можем это сделать. Память позволяет нам эффективно хранить информацию, с которой мы сталкиваемся, и позже вспоминать детали, которые мы ранее прочитали, будь то моменты ранее или недели, чтобы собрать воедино полное повествование.Память не менее важна в глубоком обучении, особенно когда целью является создание моделей с расширенными возможностями. Например, в области понимания и обработки естественного языка память имеет решающее значение для моделирования долгосрочных зависимостей и построения представлений частично наблюдаемых состояний.

В статье, опубликованной на 33-й конференции по системам обработки нейронной информации (NeurIPS), мы демонстрируем, как использовать глубокую нейронную сеть в качестве механизма памяти. Мы предлагаем новую модель, Metalearned Neural Memory (MNM), в которой мы храним данные в параметрах глубокой сети и используем функцию, определенную этой сетью, для вызова данных.

Глубокие сети - мощные и гибкие аппроксиматоры функций, способные делать обобщения на основе обучающих данных или запоминать их - ограниченно применялись в качестве модулей памяти, поскольку запись информации в параметры сети происходит медленно. Для обучения глубоким сетям требуется много данных и много шагов градиентного спуска. К счастью, недавний прогресс в обучении по принципу «несколько выстрелов» и метаобучении показал, как мы можем решить эту проблему. Методы из этих полей могут обнаруживать процедуры обновления, которые оптимизируют нейронные параметры на гораздо меньшем количестве примеров, чем стандартный стохастический градиентный спуск.MNM учится запоминать с помощью методов метаобучения: он учится читать из памяти и записывать в нее, в отличие от использования жестко запрограммированных операций чтения / записи, подобных большинству существующих механизмов вычислительной памяти.

Рисунок 1: Метализованная нейронная память (MNM) использует сеть прямого распространения для памяти и контроллер рекуррентной нейронной сети для записи и чтения из памяти. На приведенной выше иллюстрации модели зеленые и синие стрелки указывают потоки данных для операций записи и чтения соответственно.

Как запоминать: Чтение, письмо и метаобучение

С MNM мы объединяем полностью подключенную прямую сеть для памяти с контроллером рекуррентной нейронной сети (RNN). Контроллер записывает и читает из нейронной памяти.

Во время чтения сеть прямого распространения действует как функция, которая сопоставляет ключи значениям. Мы передаем считанный ключ от контроллера в качестве входных данных в нейронную память, затем принимаем соответствующий выходной вектор памяти в качестве считываемого значения.Эти значения и «извлекает» нейронная память; они передаются обратно в контроллер для использования в последующих задачах. В процессе записи мы обновляем параметры функции памяти, сводя к минимуму ошибку между выходным вектором, возникающим из определенного ключа записи , и целевым значением, так что функция памяти будет точно извлекать желаемые значения. И целевое значение, и ключ записи поступают от контроллера. Таким образом, контроллер решает, что он хочет сохранить в памяти и как он хочет запускать это.

Обновления параметров для записи в память происходят постоянно, как во время тестирования , так и во время тестирования . Параметры контроллера - которые отличаются от параметров памяти - обучаются от начала до конца с использованием цели задачи, отражающей конкретную модель, и мета цели для изучения хороших стратегий обновления. Важно отметить, что градиенты мета-целей и задач включают вычисления записи в память; через них контроллер обучается изменять параметры памяти для размещения новых данных.

Новое заученное локальное правило обновления без градиента

Мы обучили MNM, используя две альтернативные процедуры обновления памяти: метод на основе градиента и новое обучаемое правило локального обновления без градиента. Мы называем MNM, обученный с помощью первого, как MNM-g , а MNM, обученный с помощью последнего, как MNM-p .

Использование стандартного градиентного спуска для обновления параметров записи в память - очевидный выбор, но этот подход, как мы обнаружили, имеет свои недостатки.Может потребоваться нескольких последовательных шагов градиента для надежного хранения информации, и это требует вычисления нескольких порядков градиентов - для обновления нейронной памяти и градиентов , этих градиентов для оптимизации мета-цели. Эти градиенты более высокого порядка требуют больших вычислительных ресурсов, и их значения стремятся к нулю, что не дает обучающего сигнала. Наше усвоенное правило локального обновления можно оптимизировать для быстрой записи, избегая при этом этих проблем.

Рисунок 2: Нейронная память с метаобучением использует две альтернативные процедуры обновления - метод на основе градиента и новое правило локального обновления без градиента - для обновления параметров для записи памяти в нейронную память.На изображении выше показан общий поток данных в нейронной памяти с изученной процедурой локального обновления. Основная нейронная память выделена синим цветом, а модули функций прогнозирования с обратной связью (BFPF), используемые для прогнозирования, - оранжевым.

При выполнении изученного правила локального обновления мы разделяем вычисление каждого уровня нейронной памяти на отдельное прямое распространение, показанное синим на рисунке 2, и функции прогнозирования обратной связи (BFPF), показанные оранжевым. Для слоя -1 нейронной памяти BFPF делает прогноз ожидаемой активации z l на основе целевого значения.Используя правило обучения перцептрона, мы обновляем веса слоя следующим образом, где z l и z l-1 - это активации текущего и предыдущего уровней: Для ясности мы опустили индекс времени и частота обновления здесь (полное уравнение см. в нашей статье).

Правило обновления персептрона использует прогнозируемую активацию как истинную цель и аппроксимирует градиент через внешний продукт: поскольку это обновление полностью дифференцируемое, мы также можем легко настроить параметры функций BFPF.

С предложенным обученным локальным правилом обновления MNM записывает в свои веса одновременно и локально, и его полный граф вычислений для прямого прохода не нужно отслеживать для записи. Это делает предложенный метод обновления очень эффективным и более простым в применении к более сложным нейронным архитектурам памяти, таким как RNN.

Интерпретация изученной функции памяти

При тестировании с помощью теста ответов на вопросы bAbI, отраслевого стандарта для измерения долговременной памяти и рассуждений, который, как правило, оказался трудным для нейронных моделей с мягкими таблицами поиска для решения, MNM-g и MNM-p оба превосходят несколько современные модели.

Задачи в тесте - всего 20 - требуют, чтобы MNM прочитал историю с несколькими персонажами слово за словом, прежде чем ответить на вопрос по ней. Поскольку рассказ читается до того, как станет известен вопрос, модель должна отслеживать всех персонажей в памяти. Сравнивая различные комбинации входных ключей памяти и выходных значений, возникающих во время выполнения задач, мы можем визуализировать, что читается и записывается в память; мы наблюдаем очень похожие стили чтения / записи памяти в MNM-g и MNM-p.

Возьмите MNM-g в следующем рассказе и вопросе о баби, например:

Мария пошла в сад. Мэри перешла в спальню. Сандра пошла в ванную. Дэниел пошел в ванную. Мэри отправилась в офис. Дэниел двинулся в коридор. Джон перешел на кухню. Даниил пошел в сад.

Где Даниэль?

На рисунке 3 каждая ячейка представляет сходство между ключами записи или целевыми значениями, уже сгенерированными для слов в ранее прочитанных предложениях (ось x), и ключами записи или целевыми значениями, генерируемыми по мере того, как модель считывает каждое из них. слово в последнем предложении (ось Y) соответственно.Чем выше сходство, тем ярче цвет. Сравнение текущего и прошлого ключей записи может показать, куда память выполняет запись; сравнение текущих и прошлых целевых значений может показать, что пишется. Вместе они могут сказать нам, какая ассоциация «ключ-значение» создается в памяти с операцией записи.

При взгляде на клавиши ввода можно увидеть четкое пословное совпадение, например, между словами в предложениях «Даниил пошел в сад» и «Даниэль пошел в коридор», обозначенных ярким цветная диагональ.Клавиши записи аналогичны концепциям, связанным с одним и тем же персонажем. Изучая целевые значения, мы замечаем похожее совпадение, за исключением пары слов «сад» и «коридор». Для этой пары целевые значения разные, а их ключи совпадают. Это означает, что модель создает новую ассоциацию «Даниил» - «сад», заменяя старую «Даниэль» - «коридор», чтобы поддерживать целостную структуру памяти, когда она продолжает читать историю.

Рисунок 3: Анализ входных ключей и выходных значений, возникающих во время задач bAbI с ответами на вопросы, дает представление о внутренней работе модели нейронной памяти с метаобучением.Выше представлена ​​визуализация записи в память.

Мы также исследовали поведение агента обучения с подкреплением с нейронной памятью в настройке Grid World. Ниже мы показали агента (оранжевый), дополненного MNM-g, который исследует сетку мира для достижения цели (красный) слева и его пять лучших воспоминаний справа. Такой анализ может показать образцы воспоминаний агента, когда он исследует среду Grid World.

Много памяти

Идея использования нейронной сети в качестве хранилища памяти не совсем нова.Это восходит, по крайней мере, к работе Джона Дж. Хопфилда 1988 года по ассоциативной памяти. Однако, насколько нам известно, мы первые применяем методы метаобучения для быстрого хранения информации в глубоких сетях. Похожая идея, более тесно связанная с идеей Хопфилда, возникла в недавней связанной с ней работе.

Когда дело доходит до памяти, исследования в области глубокого обучения касаются только поверхности. Мы считаем, что так же, как человеческий мозг обладает различными типами памяти, такими как рабочая и процедурная, существует множество типов памяти, которые необходимо раскрыть, чтобы продвигать современные достижения в области глубокого обучения.Мы рассматриваем MNM как часть этого толчка, и, хотя мы использовали только сеть прямого распространения, мы предполагаем применение нейронной памяти к более сложным архитектурам, таким как RNN и графические нейронные сети, создавая различные индуктивные искажения, чтобы помочь моделировать то, что мы видим в данных.

Чтобы поэкспериментировать с кодом и задачами MNM, ознакомьтесь с нашей реализацией PyTorch.

.

Что такое память? - Человеческая память

Память - это наша способность кодировать, хранить, сохранять и впоследствии вспоминать информацию и прошлый опыт в человеческом мозге. В общих чертах это можно рассматривать как использование прошлого опыта для воздействия или влияния на текущее поведение.

Знаете ли вы?
В течение 60-х годов была выдвинута гипотеза, что все клетки человеческого тела способны хранить воспоминания, а не только те, что находятся в мозгу, - идея, известная как клеточная память или клеточная память.

Это было основано на исследовании передачи памяти с использованием плоских червей-каннибалов и на неофициальных данных о трансплантации органов, при которых у реципиента, как сообщалось, развились новые привычки или воспоминания, но такие теории теперь считаются псевдонаучными и не вошли в рецензируемые научные журналы.

Память - это сумма всего того, что мы помним, и она дает нам возможность учиться и адаптироваться на основе предыдущего опыта, а также строить отношения.Это способность вспоминать прошлый опыт и способность или процесс вспоминания ранее усвоенных фактов, опыта, впечатлений, навыков и привычек. Это набор вещей, извлеченных и сохраненных в результате нашей деятельности или опыта, о чем свидетельствует изменение структуры или поведения или воспоминание и узнавание.

Этимологически современное английское слово «память» происходит от среднеанглийского memorie , которое, в свою очередь, происходит от англо-французского memoire или memorie и, наконец, от латинского memoria и memor , что означает «внимательный» или «запоминающий».

В более физиологических или неврологических терминах память - это, в простейшем случае, набор закодированных нейронных связей в мозге. Это воссоздание или реконструкция прошлого опыта посредством синхронного срабатывания нейронов, которые были задействованы в исходном опыте. Однако, как мы увидим, из-за способа кодирования памяти ее, возможно, лучше рассматривать как своего рода коллаж или головоломку, а не в традиционной манере как коллекцию записей, изображений или видеоклипов, хранящихся как дискретные целые.Наши воспоминания не хранятся в нашем мозгу, как книги на полках в библиотеках, а на самом деле являются реконструкциями на лету из элементов, разбросанных по различным областям нашего мозга.

Знаете ли вы?
Недавние исследования показывают, что повторяющиеся приступы смены часовых поясов могут нанести вред височной доле, области мозга, важной для памяти, вызывая ее уменьшение в размерах и снижая производительность при тестировании пространственной памяти.

Считается, что гормоны стресса, такие как кортизол, выделяемые организмом во время стресса (например, нарушение сна, общий стресс и утомляемость, вызванные длительными перелетами), несут ответственность за это нарушение памяти и других умственных способностей.

Память связана с , но отличается от обучения , которое представляет собой процесс, посредством которого мы приобретаем знания о мире и изменяем наше последующее поведение. Во время обучения нейроны, которые срабатывают вместе, чтобы произвести определенный опыт, изменяются так, что они имеют тенденцию снова срабатывать вместе.Например, мы изучаем новый язык, изучая его, но затем говорим на нем, используя нашу память для извлечения слов, которые мы выучили. Таким образом, память зависит от обучения, потому что она позволяет нам хранить и извлекать изученную информацию. Но обучение также в некоторой степени зависит от памяти, поскольку знания, хранящиеся в нашей памяти, обеспечивают основу, с которой новые знания связаны ассоциацией и выводом . Эта способность людей обращаться к прошлым воспоминаниям, чтобы представить себе будущее и планировать будущие действия, является чрезвычайно полезным атрибутом нашего выживания и развития как вида.

После разработки компьютера в 1940-х годах память также используется для описания способности компьютера хранить информацию, подлежащую воспроизведению, а также физических компонентов компьютера, в которых хранится такая информация. Хотя действительно существует около параллелей между памятью компьютера и памятью человека, существуют также некоторые фундаментальные и важные различия, в основном то, что человеческий мозг организован как распределенная сеть , в которой каждая клетка мозга создает тысячи соединений, а не представляет собой адресный набор отдельных файлов.

Социологическая концепция коллективной памяти играет важную роль в становлении человеческих обществ. Каждая социальная группа увековечивает себя посредством знания, которое она передает из поколения в поколение, либо через устную традицию, либо через письмо. Изобретение письма впервые сделало возможным для людей сохранять точные записи своих знаний вне своего мозга. Письменные, аудиовизуальные носители и компьютерные записи можно рассматривать как своего рода внешней памяти для человека.

.

Кэш-память и виртуальная память - Основная память - Компьютерная система (Аппаратное обеспечение) - Каталог статей

11.3.4.2 объясните назначение виртуальной памяти

11.3.4.3 объяснить назначение кэш-памяти

Кэш-память и виртуальная память

Кэш-память

Кэш-память - это небольшой объем очень быстрой памяти, который обычно располагается на микросхеме ЦП (или очень близко к нему на материнской плате). ЦП может получить доступ к кэш-памяти быстрее, чем обычная оперативная память, но ее гораздо меньше.

Система пытается хранить наиболее часто используемые данные в кэше. Он использует алгоритм, чтобы решить, какие данные должны помещаться в кеш.

Уровни кэш-памяти

Часто кэш-память организована по уровням:

  • кэш L1 содержит небольшой объем очень быстрой памяти
  • кэш L2 содержит больший объем немного более медленной памяти
  • кэш L3 содержит еще больший объем еще более медленной памяти

Часто каждое ядро ​​имеет свой собственный быстрый кэш, но более медленные кеши используются совместно всеми ядрами.Более быстрые кеши всегда находятся на микросхеме ЦП, но иногда самый медленный кэш находится на материнской плате рядом с микросхемой.

Виртуальная память

Иногда оперативной памяти не хватает для всех данных, необходимых ЦП. Когда оперативная память переполняется, операционная система компьютера может помочь, временно пометив разделы вторичной памяти для использования ЦП в качестве дополнительной памяти.


Эти разделы называются виртуальной памятью.

Операционная система создает в этой области файл подкачки , который используется для хранения данных, которые ЦП не нужны немедленно.

Пейджинг (также называемый swapping ) - это место, где относительно неактивные страницы временно удаляются из физической памяти и помещаются в виртуальную память.

Виртуальная память энергозависима.

Скорость доступа к данным, расположенным на жестком диске, в тысячи раз ниже, чем у оперативной памяти.

Схема распределения виртуальной памяти

В этой схеме операционная система извлекает данные из вторичного хранилища блоками одинакового размера, называемыми страницами.

Последний раз использовался. Страницы, к которым обращались дольше всего, удаляются.

Последний раз использовался. Недавно выпущенные страницы удаляются.

Преимущества и недостатки использования виртуальной памяти

Преимущества Недостатки

Вы можете запускать сразу несколько приложений

Вы можете запускать большие приложения с меньшим объемом оперативной памяти

Вам не нужно покупать дополнительную память RAM

Приложения работают медленнее

Переключение между приложениями занимает больше времени

Меньше места на жестком диске для вашего использования

Вопросы:

  1. Что такое «кеш»?
  2. Реализована ли кэш-память с использованием микросхем DRAM?
  3. Что данные хранятся в кэш-памяти?
  4. Что такое «виртуальная память»?
  5. Что происходит, когда на компьютере выполняется большое количество программ?
  6. Как еще больше разогнать процессор?
  7. Что делать, если не хватает оперативной памяти?

Вопросы для исследования:

  1. Какой объем оперативной памяти установлен на вашем ПК?
  2. Каков размер файла подкачки виртуальной памяти, установленного на вашем компьютере?
  3. Как можно увеличить размер файла подкачки виртуальной памяти, установленного на вашем компьютере?
  4. Какие данные хранятся в файле подкачки?
  5. Как данные попадают в файл подкачки и по какому принципу?

Экзаменационные вопросы:

Зачем компьютерам нужно использовать виртуальную память? (Марки:)
  • Когда компьютер работает под управлением операционной системы и нескольких других программ одновременно с
    , физическая память часто заполняется.
  • Вместо закрытия некоторых программ операционная система будет использовать «воображаемую» или виртуальную память
    для хранения некоторых данных.
Где хранятся данные, когда они находятся в виртуальной памяти? (Марки:)
  • Он хранится в области вторичного запоминающего устройства, например накопитель на жестком диске.
Опишите, как компьютер использует виртуальную память. (Отметки:)
  • Процесс, запущенный на компьютере, может нуждаться в хранении данных в физической памяти.
  • Если свободных страниц нет, диспетчер памяти «переместит» страницу памяти в файл страницы
    или область подкачки на жестком диске и «заменит» запрошенные данные на уже свободную страницу
    .
  • Обычно заменяется наименее использовавшаяся страница.
  • Если страница выгружена, а затем на нее ссылаются, она возвращается обратно из области подкачки
    за счет другой страницы.
Опишите недостаток использования виртуальной памяти. (Марки:)
  • Скорость чтения / записи жесткого диска намного ниже, чем RAM, и технология жесткого диска
    не ориентирована на одновременный доступ к небольшим частям данных.
  • Если системе придется слишком сильно полагаться на виртуальную память, это приведет к значительному падению производительности.
Объясните, что подразумевается под «перегрузкой диска». (Марки:)
  • Это происходит, когда операционная система должна постоянно обменивать информацию назад и
    между RAM и жестким диском.
  • Значительно замедляет выполнение программ.

Упражнения :

Пр. 1 (Автор: Литвинова Ольга - преподаватель КН НИШ Павлодар)

Пр. 2

Пр. 3

Пр. 4

Вопросы для тестирования ЦП и памяти

.

Что такое память?

Обновлено: 12.06.2020, Computer Hope

Компьютер Память - это любое физическое устройство, способное хранить информацию временно, например RAM (оперативная память), или постоянно, например ROM (постоянная память). В устройствах памяти используются интегральные схемы и операционные системы, программное обеспечение и оборудование.

Как выглядит память компьютера?

Ниже приведен пример компьютерного модуля памяти DIMM объемом 512 МБ. Этот модуль памяти подключается к разъему памяти на материнской плате компьютера.

Энергозависимая и энергонезависимая память

Память может быть энергозависимой и энергонезависимой. Энергозависимая память - это память, содержимое которой теряется при отключении питания компьютера или оборудования. Компьютерная RAM является примером энергозависимой памяти. Вот почему, если ваш компьютер зависает или перезагружается во время работы с программой, вы теряете все, что не было сохранено. Энергонезависимая память , иногда сокращенно NVRAM, - это память, которая сохраняет свое содержимое даже при отключении питания.EPROM - это пример энергонезависимой памяти.

Что происходит с памятью при выключении компьютера?

Как упоминалось выше, поскольку RAM является энергозависимой памятью, когда компьютер теряет питание, все, что хранится в RAM, теряется. Например, при работе с документом он сохраняется в оперативной памяти. Если бы он был сохранен в энергонезависимой памяти (например, на жестком диске), он был бы утерян, если бы компьютер потерял питание.

Память не является дисковой памятью

Новички часто не понимают, какие части компьютера являются памятью.Хотя и жесткий диск, и ОЗУ являются памятью, более уместно называть ОЗУ «памятью» или «первичной памятью», а жесткий диск - «хранилищем» или «вторичным хранилищем».

Когда кто-то спрашивает, сколько памяти в вашем компьютере, часто это от 1 до 16 ГБ ОЗУ и несколько сотен гигабайт или даже терабайт на жестком диске. Другими словами, у вас всегда больше места на жестком диске, чем RAM.

Как используется память?

Когда программа, например ваш Интернет-браузер, открыта, она загружается с вашего жесткого диска и помещается в RAM.Этот процесс позволяет программе взаимодействовать с процессором на более высоких скоростях. Все, что вы сохраняете на свой компьютер, например изображения или видео, отправляется на жесткий диск для хранения.

Почему память важна или необходима для компьютера?

Каждое устройство в компьютере работает с разной скоростью, и компьютерная память дает вашему компьютеру место для быстрого доступа к данным. Если бы центральному процессору пришлось ждать вторичного запоминающего устройства, например жесткого диска, компьютер был бы намного медленнее.

Типы памяти

Есть несколько типов памяти для компьютеров. Они перечислены ниже.

ROM

ПЗУ разделено на три категории:

RAM

Есть шесть типов RAM:

Все эти типы памяти попадают в общие категории SIMM или DIMM.

Аббревиатуры компьютеров, GDDR, объем памяти, термины памяти, память Optane, первичная память, устройство обработки, RAM, ReadyBoost, TSR, виртуальная память, энергозависимая память

.

Смотрите также