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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

日期:2024-02-01 来源:IT之家 评论:0
标签: AI 科技 创新
  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。

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  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
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