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。
他们的基本理念很简单：过去的芯片只用于晶体管上的计算，而现在它们也用于数据存储。这样做既节省时间又节省力气。Amrouch表示：“因此，芯片的性能也有所提升。”
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。
研究人员表示，这类任务对于计算机来说非常复杂且耗能
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表示：“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。”
为了实现这一点，芯片采用了"铁电"（FeFET）晶体管。这种电子开关具有独特的附加特性，即在施加电压时会发生极性反转，即使在断电的情况下也能够存储信息。此外，它们还能够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，要实现这个目标还需要几年的时间。他认为，适用于实际应用的首款内存芯片最快也要在三到五年后才能面世
重写后的内容：引用自财联社
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