AI芯片可用電場而非電流執行計算

運行生成式人工智慧（AI）系統不僅硬體成本高昂，而且會帶來驚人的能源消耗。據科技網站TechCrunch最新報道，總部位於德國的初創公司塞姆龍最新開發出一種創新的AI芯片設計方法，率先使用新的神經網絡控制設備——憶容器為其3D芯片供電。這有可能徹底改變節能計算技術，使消費電子設備更容易獲得先進的AI功能。

不同於處理器中的晶體管，塞姆龍的芯片使用電場而不是電流。這些由傳統半導體材料製成的憶容器可存儲能量並控制電場，不僅提高了能源效率，還降低了製造成本，使消費電子産品更容易運行先進的AI模型。

塞姆龍芯片是一種多層組織結構，核心原理是電荷屏蔽，通過屏蔽層控制頂部電極和底部電極之間的電場。屏蔽層由芯片內存管理，可存儲AI模型的各種“權重”。權重本質上就像模型中的旋鈕，在訓練和處理數據時操縱和微調其性能。

電場方法最大限度地減少了電子在芯片中的運動，減少了能源使用和熱量。塞姆龍旨在利用電場的降溫特性，在單個芯片上放置數百層電容器，從而大大提高計算能力。

在《自然·電子學》雜誌最近發表的一項研究中，塞姆龍芯片展示出顯著的能效提升，其實現了超過3500TOPS/W（每瓦每秒萬億次運算）的卓越能效，超越現有技術35倍至300倍。這一指標表明AI模型訓練期間能源消耗將可大幅減少。

儘管還處於早期階段，但塞姆龍已吸引了著名風投公司的關注，這或對計算資源的未來産生重大影響。

我們在使用電子設備時經常出現“充電焦慮”。這一方面與電池續航不足有關；另一方面也與芯片的能耗較高有關。如今，普通硅基芯片在計算性能、能耗等方面遭遇摩爾定律“天花板”。隨著新一代電子産品及各種人工智慧設備的不斷更新迭代，目前亟待研發出採用新材料、新設計方式的芯片，為消費者提供計算性能更強大、同時更加節能的電子産品。