下一代AI芯片性能翻倍？新技术可以模仿人脑来节省能源
创新的新型芯片技术集成了数据存储和处理功能，大大提高了效率和性能。研究团队利用被称为铁电场效应晶体管（fefet）的特殊电路应用了一种新的计算模式。几年内，这可能会被证明适用于生成式人工智能、深度学习算法和机器人应用。
据报道，慕尼黑工业大学（tum）的hussam amrouch教授领导的研究团队开发出了一种可用于人工智能的架构，其功能是同类内存计算方法的两倍。
最新研究结果已于近期发表在了《自然》杂志上。据称，创新的新型芯片技术集成了数据存储和处理功能，大大提高了效率和性能。这些芯片受到人脑的启发，预计将在三到五年内上市，需要跨学科合作才能达到行业安全标准。
据悉，amrouch团队利用被称为铁电场效应晶体管（fefet）的特殊电路应用了一种新的计算模式。几年内，这可能会被证明适用于生成式人工智能、深度学习算法和机器人应用。
实际上，他们的基本理念很简单：以前的芯片只在晶体管上进行计算，而现在它们也是数据存储的位置。这样既省时又省力。amrouch说：“因此，芯片的性能也得到了提升。”
随着人类需求的不断提高，未来的芯片必须比以前的更快、更高效。因此，它们不能迅速升温。如果它们要支持诸如无人机飞行时的实时计算等应用，这是必不可少的。
“像这样的任务对计算机来说是极其复杂和耗能的，”研究人员说。
对芯片的这些关键要求可以用数学参数tops/w来概括：“每秒每瓦特的太赫兹运算量”。这可以看作是未来芯片的重要技术指标：当提供一瓦（w）功率时，处理器每秒（s）能执行多少万亿次运算（top）。
这款新型人工智能芯片可提供885 tops/w。这使得它比同类人工智能芯片（包括三星公司的mram芯片）的功能强大一倍。而目前普遍使用的cmos（互补金属氧化物半导体）芯片的运行速度在10-20 tops/w之间。
具体而言，研究人员从人类那里借鉴了现代芯片架构的原理。amrouch说：“在大脑中，神经元负责处理信号，而突触则能够记住这些信息，他描述了人类如何能够学习和回忆复杂的相互关系。”
为此，芯片使用了“铁电”（fefet）晶体管。这种电子开关具有特殊的附加特性（施加电压时极性反转），即使在切断电源的情况下也能存储信息。此外，它们还能保证在晶体管内同时存储和处理数据。
amrouch认为：“现在，我们可以构建高效的芯片组，用于深度学习、生成式人工智能或机器人等应用，例如，在这些应用中，数据必须在生成的地方进行处理。”
不过，慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能综合研究所（mirmi）的教授认为，要实现这一目标还需要几年时间。他认为，适合实际应用的首款内存芯片最快也要三到五年后才能问世。
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据悉，amrouch团队利用被称为铁电场效应晶体管（fefet）的特殊电路应用了一种新的计算模式。几年内，这可能会被证明适用于生成式人工智能、深度学习算法和机器人应用。
实际上，他们的基本理念很简单：以前的芯片只在晶体管上进行计算，而现在它们也是数据存储的位置。这样既省时又省力。amrouch说：“因此，芯片的性能也得到了提升。”
随着人类需求的不断提高，未来的芯片必须比以前的更快、更高效。因此，它们不能迅速升温。如果它们要支持诸如无人机飞行时的实时计算等应用，这是必不可少的。
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对芯片的这些关键要求可以用数学参数tops/w来概括：“每秒每瓦特的太赫兹运算量”。这可以看作是未来芯片的重要技术指标：当提供一瓦（w）功率时，处理器每秒（s）能执行多少万亿次运算（top）。
这款新型人工智能芯片可提供885 tops/w。这使得它比同类人工智能芯片（包括三星公司的mram芯片）的功能强大一倍。而目前普遍使用的cmos（互补金属氧化物半导体）芯片的运行速度在10-20 tops/w之间。
具体而言，研究人员从人类那里借鉴了现代芯片架构的原理。amrouch说：“在大脑中，神经元负责处理信号，而突触则能够记住这些信息，他描述了人类如何能够学习和回忆复杂的相互关系。”
为此，芯片使用了“铁电”（fefet）晶体管。这种电子开关具有特殊的附加特性（施加电压时极性反转），即使在切断电源的情况下也能存储信息。此外，它们还能保证在晶体管内同时存储和处理数据。
amrouch认为：“现在，我们可以构建高效的芯片组，用于深度学习、生成式人工智能或机器人等应用，例如，在这些应用中，数据必须在生成的地方进行处理。”
不过，慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能综合研究所（mirmi）的教授认为，要实现这一目标还需要几年时间。他认为，适合实际应用的首款内存芯片最快也要三到五年后才能问世。
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