人工智能芯片
据了解,类脑芯片是人工智能芯片中的一种架构。它模拟人脑进行设计,因其独特的结构,相比于传统芯片,在功耗和学习能力上具有绝对优势。目前,英特尔研发出的类脑芯片的学习效率比其他智能芯片高100万倍,并且比传统芯片节省近1000倍,是ai领域的新风口。
英国牛津大学在 2017 年发表了用于计算的光子芯片的研发成果,其研究人员使用了特殊的相变材料与集成光路,模拟人脑的神经突触作用,设计“光子突触”,其理论运行速度是人脑的千倍。
近日,牛津大学、埃克塞特大学和明斯特大学的研究人员共同开发出一款仅有3mm×6mm大小的类脑光驱动芯片,并声称该芯片的运算速度可比人脑快1000倍。
长久以来,科学家们对于开发模拟人类大脑神经元连接方式的芯片具有极高的兴趣。有研究显示,大脑中数以万亿计的突触连接的运行速度相当于一台拥有每秒1万亿比特处理器的计算机,仅用几十瓦的功率就能快速并行处理大量信息。
很多人可能并不知道,其实人脑在大量信息的计算和处理上是要比目前地球上任何的处理器和处理系统都要强大的,而且在效率和能耗上更是远远超出,而光子芯片则达到了人脑的 1000 倍。
如何能达到这么快,说到底是依靠光子的超高速度和超低能耗。
对于光纤传输很多人都不会陌生了,人类运用光路传输的基本原理来运送信息已经是习以为常的事了。但其实,光还有许多潜力待挖掘,比如光信号的折射、干涉、衍射、偏振等很多特性还远未被有效利用。
为此,由牛津大学纳米材料学教授harish bhaskaran领导的这支研究小组,自2013年就开始从事相关的研究工作。经过4年的研发与改进,研究人员终于制成了这款由相变材料和光子集成电路组合而成的芯片,其中包含的7000万个晶体管和850个光子元件(用来发送和接收光信号)组成了类似神经连接的“硬件突触”。
在测试中,这款芯片的数据传输速度已经达到300gbps,比现有的标准处理器要快10-50倍,而且还能大幅降低能耗,而这都要得益于它是用光来传输数据。
再说回这次牛津大学研发出的这款光子芯片,负责芯片开发的副教授vladimir stojanovic 说,开发出第一款能在外部世界通信的光芯片是重大突破,至于商业化,最大的挑战在于找到廉价的方法封装芯片。出于成本考虑,光芯片技术最先会用在数据中心中,然后才能进入到小设备。
但无论如何,光子芯片这项技术的成熟将给我们带来的影响是巨大的,最直观的体现就是在更强性能却更省电的处理器。而长远来看,这种远超人脑速度的计算能力可以赋予 ai 的将是无限的可能性。
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一款仅有3mm×6mm大小的类脑光驱动芯片
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