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資訊頻道一個(gè)國際研究團隊設計并制造了一種直接在內存中運行計算的芯片，可運行各種人工智能（AI）應用，而且它能在保持高精度的同時(shí)，僅消耗通用AI計算平臺所耗能量的一小部分，兼具高效率和通用性。相關(guān)研究發(fā)表在最近的《自然》雜志上。
這款名為NeuRRAM的神經(jīng)形態(tài)芯片使AI離在與云斷開(kāi)的廣泛邊緣設備上運行又近了一步。在云中，AI計算可隨時(shí)隨地執行復雜的認知任務(wù)，而不需要依賴(lài)與中央服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò )連接。從智能手表到虛擬現實(shí)（VR）耳機、智能耳機、工廠(chǎng)中的智能傳感器和用于太空探索的漫游車(chē)，其應用比比皆是，遍及世界的每一個(gè)角落和人類(lèi)生活的方方面面。
NeuRRAM芯片的能效不僅是目前最先進(jìn)的“內存計算”芯片（一種在內存中運行計算的創(chuàng )新混合芯片）的兩倍，而且它提供的結果也與傳統數字芯片一樣準確。傳統的AI平臺要龐大得多，通常受限于使用在云中運行的大型數據服務(wù)器。
此外，NeuRRAM芯片具有高度的通用性，支持多種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型和架構。因此，該芯片可用于許多不同的應用，包括圖像識別和重建以及語(yǔ)音識別。
目前，AI計算既耗電又昂貴。邊緣設備上的大多數AI應用程序都涉及將數據從設備移動(dòng)到云端，AI在云端對其進(jìn)行處理和分析，然后將結果移回設備。
通過(guò)降低邊緣AI計算所需的功耗，這款NeuRRAM芯片可帶來(lái)更強大、更智能、更易于訪(fǎng)問(wèn)的邊緣設備和更智能的制造。它還可帶來(lái)更好的數據隱私，因為將數據從設備傳輸到云會(huì )帶來(lái)更高的安全風(fēng)險。
研究人員通過(guò)一種名為能量延遲乘積（EDP）的方法來(lái)測量芯片的能效。EDP結合了每次操作所消耗的能量和完成操作所需的時(shí)間。通過(guò)這一措施，NeuRRAM芯片實(shí)現了比目前最先進(jìn)芯片高7—13倍的計算密度。
研究人員在芯片上運行各種人工智能任務(wù)。它在手寫(xiě)數字識別任務(wù)上準確率達到99%，在圖像分類(lèi)任務(wù)上達到85.7%，在谷歌語(yǔ)音命令識別任務(wù)上達到84.7%。此外，該芯片還在圖像恢復任務(wù)中減少了70%的圖像重建誤差。這些結果可以與現有的數字芯片相媲美，后者在相同的精度下執行計算，但大大節省了能源。
來(lái)源：科技日報
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號