下一代AI芯片引領性能飛躍:模仿人腦,實現(xiàn)能源節(jié)約
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圖片來源:Andreas Heddergott / TUM
2023年11月15日報道,慕尼黑工業(yè)大學(TUM)的Hussam Amrouch教授領導的研究團隊近期成功開發(fā)出一種可用于人工智能的創(chuàng)新芯片架構,其性能較同類內(nèi)存計算方法提升了一倍。
根據(jù)最新發(fā)表在《自然》雜志上的研究結果,這項技術創(chuàng)新集成了數(shù)據(jù)存儲和處理功能,借鑒人腦結構的靈感,有望在未來三到五年內(nèi)投入市場。然而,要實現(xiàn)這一目標,需要跨學科的合作,以確保符合行業(yè)安全標準。
該芯片采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(chuàng)新有望在未來幾年內(nèi)應用于生成式人工智能、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(shù)據(jù)存儲和處理功能整合在一起,顯著提高了效率和性能。Amrouch教授解釋說:“因此,芯片的性能也得到了提升。”
隨著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,并且不能過度升溫。這對于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(shù)。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(jīng)元和突觸的工作原理。Amrouch指出:“在大腦中,神經(jīng)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復雜的相互關系。”
這項技術的關鍵在于采用鐵電(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,并在晶體管內(nèi)同時進行存儲和處理數(shù)據(jù)。
Amrouch教授強調(diào):“現(xiàn)在,我們可以構建高效的芯片組,用于深度學習、生成式人工智能或機器人等應用,例如在這些應用中,數(shù)據(jù)必須在生成的地方進行處理。”
雖然這一技術前景廣闊,但要將適用于實際應用的內(nèi)存芯片推向市場,還需要數(shù)年的時間。工業(yè)界的安全要求是一個挑戰(zhàn),必須確保新技術符合行業(yè)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(chǎn)生的數(shù)據(jù),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(fā)展,為未來的高能效計算打開新的可能性。
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