告别晶体管,迎来忆容器,AI芯片可用电场而非电流执行计算
科技日报记者 张梦然 运行生成式人工智能(AI)系统不仅硬件成本高昂,告别管迎而且会带来惊人的晶体能源消耗。据科技网站TechCrunch报道,忆容用电总部位于德国的芯行计初创公司塞姆龙最新开发出一种创新的AI芯片设计方法,率先使用新的非电神经网络控制设备——忆容器为其3D芯片供电。这有可能彻底改变节能计算技术,流执使消费电子设备更容易获得先进的告别管迎AI功能。 不同于处理器中的晶体晶体管,塞姆龙的忆容用电芯片使用电场而不是电流。这些由传统半导体材料制成的芯行计忆容器可存储能量并控制电场,不仅提高了能源效率,非电还降低了制造成本,流执使消费电子产品更容易运行先进的告别管迎AI模型。 塞姆龙芯片是晶体一种多层组织结构,核心原理是忆容用电电荷屏蔽,通过屏蔽层控制顶部电极和底部电极之间的电场。屏蔽层由芯片内存管理,可存储AI模型的各种“权重”。权重本质上就像模型中的旋钮,在训练和处理数据时操纵和微调其性能。 电场方法最大限度地减少了电子在芯片中的运动,减少了能源使用和热量。塞姆龙旨在利用电场的降温特性,在单个芯片上放置数百层电容器,从而大大提高计算能力。 在《自然·电子学》杂志最近发表的一项研究中,塞姆龙芯片展示出显著的能效提升,其实现了超过3500TOPS/W(每瓦每秒万亿次运算)的卓越能效,超越现有技术35倍至300倍。这一指标表明AI模型训练期间能源消耗将可大幅减少。 尽管还处于早期阶段,但塞姆龙已吸引了著名风投公司的关注,这或对计算资源的未来产生重大影响。 总编辑圈点 我们在使用电子设备时经常出现“充电焦虑”。这一方面与电池续航不足有关;另一方面也与芯片的能耗较高有关。如今,普通硅基芯片在计算性能、能耗等方面遭遇摩尔定律“天花板”。随着新一代电子产品及各种人工智能设备的不断更新迭代,目前亟待研发出采用新材料、新设计方式的芯片,为消费者提供计算性能更强大、同时更加节能的电子产品。
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