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Nature重磅:顛覆AI計算,提升460倍能效,新型分子憶阻器有望為Transformer提速

AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 大數(shù)據文摘
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Nature重磅:顛覆AI計算,提升460倍能效,新型分子憶阻器有望為Transformer提速

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原標題:Nature重磅:顛覆AI計算,提升460倍能效,新型分子憶阻器有望為Transformer提速
關鍵字:電導,分子,形態(tài),神經,陣列
文章來源:大數(shù)據文摘
內容字數(shù):0字

內容摘要:


大數(shù)據文摘受權轉載自學術頭條作者:田小婷
人工智能(AI)硬件有望徹底被顛覆,在計算速度和能效方面實現(xiàn)前所未有的改進。
日前,來自印度科學研究所、德克薩斯農工大學和利默里克大學的研究團隊,在一篇發(fā)表在權威科學期刊 Nature 上的研究論文中介紹了一種新型分子憶阻器,將神經形態(tài)計算提升到了前所未有的高精度。
加之神經形態(tài)計算固有的功耗低、延遲小、可擴展性高等特點,這一研究為人工智能的未來發(fā)展,尤其在能效需求迫切的領域提供了新的可能性。
據介紹,他們設計了一種基于釕(Ru)復合物的新型分子憶阻器(神經形態(tài)硬件中的核心組件),其使用一種偶氮芳香配體,能夠實現(xiàn) 14 位的分辨率,并通過精確的動力學控制,可訪問多達 16520 個不同的模擬電導水平。相比于傳統(tǒng)的計算方式,這種新型分子憶阻器具備以下特點:超高精度:信噪比達到 73 dB,超過現(xiàn)有技術四個數(shù)量級。極低能耗:相比數(shù)字計算機,能效提升 460 倍。大規(guī)模并行運算:可以在分子級別完成計算任務,顯著提升計算效率。研究團隊表示,這種新型分子憶阻器的應用可能擴展神經形態(tài)計算的范圍,使其超越目前的小眾應用,增強從云端到邊緣的數(shù)字電子設備的核心功


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