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AI芯片可用电场而非电流执行计算 据科技网站TechCrunch最新报道

发帖时间:2024-05-17 16:34:25

【总编辑圈点】

科技日报北京2月3日电 (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,芯片而且会带来惊人的可用能源消耗 。据科技网站TechCrunch最新报道 ,电场电流太阳成网上版【Aurl:www.8233066.com】送888元总部位于德国的而非初创公司塞姆龙最新开发出一种创新的AI芯片设计方法 ,率先使用新的执行神经网络控制设备——忆容器为其3D芯片供电。这有可能彻底改变节能计算技术,计算使消费电子设备更容易获得先进的芯片AI功能。

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不同于处理器中的可用晶体管  ,塞姆龙的电场电流芯片使用电场而不是电流 。这些由传统半导体材料制成的而非忆容器可存储能量并控制电场,不仅提高了能源效率 ,执行太阳成网上版【Aurl:www.8233066.com】送888元还降低了制造成本 ,计算使消费电子产品更容易运行先进的芯片AI模型。

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塞姆龙芯片是可用一种多层组织结构  ,核心原理是电场电流电荷屏蔽,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。

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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。

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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