細看一個節能的人工智慧晶片
簡介
根據《自然通訊》期刊的報導，慕尼黑工業大學（Technical University of Munich，TUM）的教授 Hussam Amrouch 開發了一種比起相似的記憶體計算方法更強大兩倍的人工智慧晶片。這項 AI 晶片採用了稱為鐵電場效應電晶體（ferroelectric field effect transistors，FeFETs）的特殊電路，擁有新的計算範式。幾年後，這將對生成式人工智慧、深度學習算法和機器人應用帶來實際效益。
AI 晶片的設計理念
傳統上，晶片的電晶體僅用於計算，而此項創新則將其用於資料儲存的位置。這樣可以節省時間和能源，同時提高晶片的效能。每個新的 AI 晶片上都有數百萬個計算和資料儲存單元，這些電晶體的尺寸只有 28 奈米。
現代晶片和節能要求
現代晶片必須比以前的晶片更快、更高效，因此不能快速升溫。這對於支援如無人機實時計算等應用至關重要。慕尼黑工業大學（TUM）著名 AI 處理器設計教授 Hussam Amrouch 解釋說：「對於計算機來說這樣的任務非常複雜且需要大量能源。」
現代晶片使用「每秒每瓦特的兆操作」（tera-operations per second per watt，TOPS/W）來衡量其效能。這可以看作是衡量未來晶片效能的貨幣，即在每瓦特的功耗下，處理器每秒能執行多少兆次操作（TOP）。這款新的 AI 晶片由 Bosch、Fraunhofer IMPS 和美國 GlobalFoundries 公司共同研發並生產，可提供 885 TOPS/W 的效能，比相似的 AI 晶片（包括三星的磁性隨機存取記憶體晶片）強大兩倍。而現時廣泛使用的 CMOS 晶片的效能在 10 到 20 TOPS/W 的範圍內。
記憶體計算如同人腦
研究人員從人類大腦的結構中借鑒了現代晶片的設計理念。Amrouch 解釋道：「在大腦中，神經元負責處理訊號，而突觸則負責記憶這些訊息。」為了實現這一概念，該晶片採用了「鐵電」（FeFET）電晶體，這種電子開關具有特殊的附加特性，在斷開電源的情況下仍然能夠儲存訊息。此外它們還保證在電晶體內部實現資料的同時儲存和處理。「現在我們可以建造非常高效的晶片組，用於深度學習、生成式人工智慧或機器人等需要在生成資料時進行及時處理的應用。」
還需跨學科合作才能上市
這款晶片的目標是使用深度學習算法識別空間中的物體，或者在無人機飛行時處理資料，以實現無時差。然而 TUM 整合的慕尼黑機器人和機器智慧研究所（MIRMI）的教授認為，在可實際應用於現實世界的記憶體晶片開發出來前，還需要幾年的時間。其中一個原因是行業對於安全性的要求。例如，在用於汽車行業之前，這種技術不僅需要能夠可靠執行，還必須滿足該行業的特定標準。「這再次凸顯了與電腦科學、訊息學和電氣工程等各個不同學科的研究人員之間跨學科合作的重要性。」晶片專家 Amrouch 認為，這是 MIRMI 的一個特殊優勢。
評論和建議
革命性的科技突破
這項研究將晶片的運算和儲存結合在一起，開創了一個新的計算範式。透過利用鐵電場效應電晶體（FeFETs），這些晶片能夠在電晶體內部同時處理資料和儲存訊息。這項技術革命將為人工智慧、深度學習算法和機器人技術等領域帶來革命性的突破。
節能效應
傳統的晶片在計算和儲存之間需要海量的資料傳輸，這需要大量的能源和時間。而新型 AI 晶片將計算和儲存整合在一個單元中，從而節省了時間和能源。這對於需要處理大量資料的應用非常重要，例如無人機實時計算等。同時這款晶片的 TOPS/W 效能是當前相似晶片的兩倍，顯示了其出色的節能效果。
技術應用和未來展望
這款晶片將為生成式人工智慧、深度學習算法和機器人應用帶來許多潛在的應用。例如，在深度學習中，晶片可以快速處理和儲存大量的資料，從而提高訓練和推理的效率。對於機器人應用而言，晶片的節能效果尤為重要，因為它們需要長時間執行並處理不斷變化的資料。
然而該技術還需要一些時間才能成熟並實際應用於現實世界。除了技術上的挑戰，還需要行業對於安全和可靠性的要求得到滿足。跨學科合作將在此領域發揮關鍵作用，使得晶片能夠滿足各種特定應用的需求。
結語
這個節能的人工智慧晶片的問世將為科技領域帶來革命性的變化。它將改善人工智慧、深度學習算法和機器人技術的效能和能效。然而我們還需要等待一段時間，使這項技術成熟並應用於各個領域。這需要行業和學術界的跨學科合作，以確保晶片滿足各種特定應用的需求。這將是一段激動人心的旅程，我們期待著未來這項技術的發展與應用。
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