創新的新型芯片技術集成了數據存儲和處理功能，大大提高了效率和性能。研究團隊利用被稱為鐵電場效應晶體管（FeFET）的特殊電路應用了一種新的計算模式。幾年內，這可能會被證明適用于生成式人工智能、深度學習算法和機器人應用。

據報道，慕尼黑工業大學（TUM）的Hussam Amrouch教授領導的研究團隊開發出了一種可用于人工智能的架構，其功能是同類內存計算方法的兩倍。

最新研究結果已于近期發表在了《自然》雜志上。據稱，創新的新型芯片技術集成了數據存儲和處理功能，大大提高了效率和性能。這些芯片受到人腦的啟發，預計將在三到五年內上市，需要跨學科合作才能達到行業安全標準。

據悉，Amrouch團隊利用被稱為鐵電場效應晶體管（FeFET）的特殊電路應用了一種新的計算模式。幾年內，這可能會被證明適用于生成式人工智能、深度學習算法和機器人應用。

實際上，他們的基本理念很簡單：以前的芯片只在晶體管上進行計算，而現在它們也是數據存儲的位置。這樣既省時又省力。Amrouch說：“因此，芯片的性能也得到了提升。”

隨著人類需求的不斷提高，未來的芯片必須比以前的更快、更高效。因此，它們不能迅速升溫。如果它們要支持諸如無人機飛行時的實時計算等應用，這是必不可少的。

“像這樣的任務對計算機來說是極其復雜和耗能的，”研究人員說。

對芯片的這些關鍵要求可以用數學參數TOPS/W來概括：“每秒每瓦特的太赫茲運算量”。這可以看作是未來芯片的重要技術指標：當提供一瓦（W）功率時，處理器每秒（S）能執行多少萬億次運算（TOP）。

這款新型人工智能芯片可提供885 TOPS/W。這使得它比同類人工智能芯片（包括三星公司的MRAM芯片）的功能強大一倍。而目前普遍使用的CMOS（互補金屬氧化物半導體）芯片的運行速度在10-20 TOPS/W之間。

具體而言，研究人員從人類那里借鑒了現代芯片架構的原理。Amrouch說：“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，他描述了人類如何能夠學習和回憶復雜的相互關系。”

為此，芯片使用了“鐵電”（FeFET）晶體管。這種電子開關具有特殊的附加特性（施加電壓時極性反轉），即使在切斷電源的情況下也能存儲信息。此外，它們還能保證在晶體管內同時存儲和處理數據。

Amrouch認為：“現在，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，數據必須在生成的地方進行處理。”

不過，慕尼黑工業大學慕尼黑機器人與機器智能綜合研究所（MIRMI）的教授認為，要實現這一目標還需要幾年時間。他認為，適合實際應用的首款內存芯片最快也要三到五年后才能問世。