科學(xué)家開發(fā)出仿腦芯片，用于更高效的人工智能硬件，能耗降低70%。

劍橋大學(xué)的研究人員利用一種特殊的氧化鉿開發(fā)出了一種高性能憶阻器。

憶阻器是一種低能耗元件，它模擬我們大腦細(xì)胞的連接方式，有助于節(jié)約能量。

“為了解決這個(gè)問題，你需要電流極低、穩(wěn)定性極佳、開關(guān)周期和器件之間具有出色的均勻性，并且能夠在多種不同狀態(tài)之間切換的器件，”巴基特補(bǔ)充道。

節(jié)能芯片

傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)芯片效率低下。這些芯片的大部分能量都消耗在內(nèi)存單元和處理器之間的數(shù)據(jù)傳輸上。這種數(shù)字通信會產(chǎn)生熱量并浪費(fèi)電力。

我們的大腦并非如此運(yùn)作。我們處理和存儲信息的地方是同一個(gè)地方：突觸。

劍橋團(tuán)隊(duì)采用的技術(shù)正是利用一種特殊形式的氧化鉿來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

研究人員開發(fā)了一種神經(jīng)形態(tài)（受大腦啟發(fā)）芯片，該芯片使用穩(wěn)定的低功耗憶阻器，可在單個(gè)芯片上處理這兩項(xiàng)任務(wù)。

大多數(shù)憶阻器依賴于不可預(yù)測且不穩(wěn)定的“導(dǎo)電細(xì)絲”。

劍橋大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種更穩(wěn)定的替代方案，該方案采用鉿基薄膜。它取代了老式器件中不穩(wěn)定、高壓且容易斷裂的細(xì)絲，從而提供了一個(gè)平穩(wěn)可靠的開關(guān)接口。

該新型器件采用鍶和鈦來創(chuàng)建內(nèi)部 pn 結(jié)，從而起到平滑電子門的作用。

這種新型裝置并非依賴于混亂的結(jié)構(gòu)變化，而是通過簡單地調(diào)節(jié)材料界面處的能量勢壘來控制電流。它具備大規(guī)模人工智能系統(tǒng)所需的精度和可靠性。

“絲狀器件存在隨機(jī)行為的問題，”巴希特說。“但由于我們的器件在界面處進(jìn)行切換，因此它們在每次循環(huán)之間以及不同器件之間都表現(xiàn)出極佳的一致性。”

700°C 障礙

這項(xiàng)基于鉿的突破性技術(shù)通過使用比舊技術(shù)小一百萬倍的開關(guān)電流，降低了功耗。

此外，這項(xiàng)技術(shù)還支持?jǐn)?shù)百個(gè)穩(wěn)定、不同的電流水平——這是高級模擬內(nèi)存計(jì)算所需的精確“多任務(wù)”能力。

實(shí)驗(yàn)室測試證實(shí)，這些設(shè)備既耐用又像大腦一樣，能夠可靠地承受數(shù)萬次循環(huán)，并能保存數(shù)據(jù)約一天。

最重要的是，它們通過重現(xiàn)“脈沖時(shí)序依賴性可塑性”來模擬生物學(xué)習(xí)。這與我們自身神經(jīng)元根據(jù)傳入信號的時(shí)序來加強(qiáng)或減弱連接的過程相同。

“如果你想要能夠?qū)W習(xí)和適應(yīng)的硬件，而不僅僅是存儲數(shù)據(jù)位，那么這些就是你需要的特性，”巴希特說。

盡管興奮不已，但終點(diǎn)線還有幾英里遠(yuǎn)。

目前，該制造工藝需要700°C的溫度。這對于標(biāo)準(zhǔn)的半導(dǎo)體制造來說溫度太高了，因?yàn)榘雽?dǎo)體制造更傾向于在較低的溫度下進(jìn)行，以避免熔化精密元件。

巴希特博士在去年 11 月取得突破之前，花了三年時(shí)間經(jīng)歷了“大量的失敗”，現(xiàn)在他正致力于降低溫度，使其與現(xiàn)代工廠生產(chǎn)線兼容。

如果他們能夠成功降低這個(gè)溫度，這項(xiàng)技術(shù)有望成為超低功耗人工智能硬件的顛覆性解決方案。

該設(shè)備可將能耗降低 70%，同時(shí)提供大規(guī)模、類腦計(jì)算所需的穩(wěn)定性和適應(yīng)性。