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科学家打造类脑AI芯片，可节省50%以上电力使用
人工智能现在可以锐化模糊的照片，将杂乱的录音变成清晰的文本，甚至可以在几秒钟内编写电子邮件。这些工具感觉起来几乎很神奇，但在幕后它们需要大量的能量和计算能力。现代人工智能系统的运行成本极其昂贵。训练 GPT-3 等大型 AI 模型可以 […]科学家创造出类脑 AI 芯片，可减少 50% 以上的功耗，该文章首先出现在 Knowridge Science Report 上。
来源:Knowridge科学报告人工智能现在可以锐化模糊的照片，将杂乱的录音变成清晰的文本，甚至可以在几秒钟内编写电子邮件。
这些工具感觉起来几乎很神奇，但在幕后它们需要大量的能量和计算能力。
现代人工智能系统的运行成本极其昂贵。训练一个大型人工智能模型（例如 GPT-3）可能花费超过 1000 万美元，并消耗大量的电力和水。
即使是日常人工智能任务也仍然依赖于大型耗能计算机系统。
造成此问题的一个主要原因是今天的计算机仍然遵循 75 年前创建的设计。
在传统计算机中，内存和处理是分离的。这意味着数据不断地在存储和处理器之间来回传输。
对于处理大量信息的人工智能系统来说，这种运动造成了严重的瓶颈，浪费了时间和精力。
新加坡国立大学的 Ang Kah Wee 教授表示，人工智能任务主要集中在内存使用上。他认为，最大的问题不是计算本身，而是数据的不断移动。
为了解决这个问题，研究人员正在开发一种名为“内存计算”（CIM）的新技术。
CIM 没有将内存和处理分开，而是将它们组合在同一位置。这可以使人工智能系统更快、更节能。
洪教授团队开发的新系统使用称为忆阻器的设备。与当前计算机中使用的普通晶体管不同，忆阻器可以存储和处理信息。即使电源关闭，它们也会继续记住数据。
研究人员经常将忆阻器与人脑进行比较，因为它们的工作方式相似。它们不只依赖电子，而是使用离子来携带信息，并且可以在使用很少的能量的情况下非常快速地切换状态。
由于该设计与现有的硅制造方法兼容，因此也可能适用于未来的大规模生产。