九游体育-训练 AI 能耗降低至 1/20，电场芯片问世：缓解计算资源短缺问题

       IT之家1月31日消息，运转生成式AI系统不仅硬件成本高昂，而且会带来惊人的消耗。德国初创公司Semron近日推出了一种新的神经网络控制设备--meme电容器，利用电场而非电流工作，可减少对这两个因素的依赖。　　Semron的创始人是德累斯顿工业大学的毕业生Kai-Uwe Demasius和Aron Kirschen。早在2016年，他们就获得了Memcapacitor控制元件的专利。　　在他们的设想中，放弃在由电流控制晶体管的传统芯片上运行神经网络，就能开发出节能、经济的神经处理器。　　Semron芯片是一种多层组织结构，核心原理是电荷屏蔽，通过屏蔽层控制顶部电极和底部电极之间的电场。屏蔽层由芯片内存管理，存储人工智能模型的各种“权重”，便于在训练和数据处理过程中微调和增强性能。　　Semron于2021年和与马克斯・普朗克微结构物理研究所合作，实现了超过3500 TOPS/W（每瓦每秒万亿次运算）的卓越能源效率，这一成果超越现有技术35至300倍。　　SquareOne合伙人Georg Stockinger强调了Semron创新的重要性，他表示：　　计算资源将成为21世纪的“石油”。凭借大型语言模型和摩尔定律的限制，Semron的专用计算芯片通过将AI任务的成本和能耗降低至20分之一，实现了范式转变。　　IT之家附上论文参考地址如下：　　Demasius,KU.,Kirschen,A.&Parkin,S.Energy-efficient memcapacitor devices for neuromorphic computing.Nat Electron 4,748–756(2021).　　https://doi.org/10.1038/s41928-021-00649-y-九游体育入口