下一代AI芯片性能指标翻倍？新技术可以模仿人脑来节省能源……

财联社

据报道，奥格斯堡工业大学（TUM）的Hussam Amrouch讲师领导成员的研究成果团队整合出了一种可用以人工智慧的驱动程式，其功能是都有闪存数值方法的两倍。

最新研究成果结果已于近来刊载在了《自然》杂志上。；还有，创一新新型显卡技术集成了数据存储和处理过程功能，有所提高了效率和性能指标。这些显卡受到人脑的启发，预料将在三到五年内上市，需要跨学科合作才能达到大型企业必要标准。

；还有，Amrouch团队来进行被称做锻动量现像真空管（FeFET）的多种不同电路分析方法了一种一新数值方式上。几年内，这有可能被断言符合于生成式人工智慧、尺度研修迭代和机器人分析方法。

基本上上，他们的基本想法很最简单：以前的显卡只在真空管上透过数值，而现今它们也是数据存储的位置。这样既费时又省钱。Amrouch问道：“因此，显卡的性能指标也得不到了提升。”

随着进化效益的不停提高，未来的显卡需要比以前的更是快、更是高效。因此，它们只能进一步升温。如果它们要支持诸如无人机飞行时的系统对数值等分析方法，这是不可缺少的。

“像这样的护航对数值机来问道是极其复杂和加速的，”研究成果人员问道。

对显卡的这些关键要求可以用数学参数TOPS/W来总结：“每秒每瓦特的太赫兹指令集量”。这可以看作是未来显卡的极为重要技术指标：当提供一瓦（W）功率时，GPU每秒（S）能执行多少万亿次指令集（TOP）。

这款新型人工智慧显卡可提供885 TOPS/W。这使得它比都有人工智慧显卡（包括三星公司的MRAM显卡）的功能强大一倍。而目前普遍运用以的CMOS（表征金属氧化物半导体）显卡的运营低速在10-20 TOPS/W之间。

具体而言，研究成果人员从进化那里借鉴了现代显卡驱动程式的定律。Amrouch问道：“在大脑之中，神经元都由处理过程信号，而突触则需要记住这些电子邮件，他描述了进化如何需要研修和回忆复杂的过渡性。”

为此，显卡运用以了“锻电”（FeFET）真空管。这种电子接点具有多种不同的比如问道特性（施加电压时碱性反转），即使在切断电源的情况下也能存储电子邮件。此外，它们还能前提在真空管内同时存储和处理过程数据。

Amrouch忽视：“现今，我们可以协作高效的显卡组，用以尺度研修、生成式人工智慧或机器人等分析方法，例如，在这些分析方法之中，数据需要在生成的地方透过处理过程。”

不过，奥格斯堡工业大学奥格斯堡机器人与机器智能综合研究成果所（MIRMI）的讲师忽视，要实现这一前提还需要几年时间。他忽视，适合基本上分析方法的智能手机闪存显卡新纪录也要三到五年后才能问世。

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