下一代AI芯片引領性能飛躍：模仿人腦，實現能源節約_風聞

圖片來源：Andreas Heddergott / TUM

2023年11月15日報道，慕尼黑工業大學（TUM）的Hussam Amrouch教授領導的研究團隊近期成功開發出一種可用於人工智能的創新芯片架構，其性能較同類內存計算方法提升了一倍。

根據最新發表在《自然》雜誌上的研究結果，這項技術創新集成了數據存儲和處理功能，借鑑人腦結構的靈感，有望在未來三到五年內投入市場。然而，要實現這一目標，需要跨學科的合作，以確保符合行業安全標準。

該芯片採用了鐵電場效應晶體管（FeFET）的特殊電路，應用了一種新的計算模式。這一創新有望在未來幾年內應用於生成式人工智能、深度學習算法和機器人等領域。

在過去，芯片通常只在晶體管上進行計算，而新型芯片將數據存儲和處理功能整合在一起，顯著提高了效率和性能。Amrouch教授解釋説：“因此，芯片的性能也得到了提升。”

隨着人類對芯片性能需求的不斷提高，未來芯片必須更快、更高效，並且不能過度升温。這對於支持實時計算等高能耗應用，如無人機飛行，至關重要。

為了衡量芯片的性能關鍵要求，研究人員使用了每秒每瓦特的太赫茲運算量（TOPS/W）這一參數。新型人工智能芯片的TOPS/W達到了885，比同類芯片（包括三星公司的MRAM芯片）高出一倍。而目前廣泛使用的CMOS芯片的運行速度在10-20 TOPS/W之間。

研究人員從人類大腦中汲取靈感，模仿神經元和突觸的工作原理。Amrouch指出：“在大腦中，神經元負責處理信號，而突觸則能夠記住這些信息，描述了人類如何學習和回憶複雜的相互關係。”

這項技術的關鍵在於採用鐵電（FeFET）晶體管，這種電子開關具有特殊的附加特性，即使在斷電的情況下也能存儲信息，並在晶體管內同時進行存儲和處理數據。

Amrouch教授強調：“現在，我們可以構建高效的芯片組，用於深度學習、生成式人工智能或機器人等應用，例如在這些應用中，數據必須在生成的地方進行處理。”

雖然這一技術前景廣闊，但要將適用於實際應用的內存芯片推向市場，還需要數年的時間。工業界的安全要求是一個挑戰，必須確保新技術符合行業特定標準。Amrouch教授表示：“這再次凸顯了計算機科學、信息學和電氣工程等不同學科研究人員跨學科合作的重要性。”他認為這是取得成功的關鍵之一。

這一新型人工智能芯片的潛在應用包括運行深度學習算法，實時識別太空中的物體，或處理無人機在飛行過程中產生的數據，而無需擔心性能下降。雖然距離市場應用還有一段時間，但這一技術的突破將推動人工智能芯片領域的發展，為未來的高能效計算打開新的可能性。

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