强联智创完成近亿元D轮融资，烟台生物医药母基金出手
06-18
科技日报国际研究团队设计并制造了一款直接在内存中运行计算的芯片，可以运行各种人工智能（AI）应用，并且能够保持高精度，同时消耗的能量仅为通用AI计算平台的一小部分，兼具高效性和通用性。
相关研究发表在最新一期的《自然》杂志上。
这款名为 NeuRRAM 的神经形态芯片使人工智能更接近在与云端断开连接的各种边缘设备上运行。
在云端，人工智能计算可以随时随地执行复杂的认知任务，而无需依赖与中央服务器的网络连接。
从智能手表到虚拟现实（VR）耳机、智能耳机、工厂中的智能传感器以及用于太空探索的漫游车，其应用比比皆是，触及世界的每个角落和人类生活的方方面面。
NeuRRAM 芯片的能效不仅是当前最先进的“内存计算”芯片（一种在内存中运行计算的创新混合芯片）的两倍，而且还提供与传统数字技术一样准确的结果筹码。
传统的人工智能平台规模要大得多，通常受到使用在云中运行的大型数据服务器的限制。
此外，NeuRRAM芯片具有高度通用性，支持多种不同的神经网络模型和架构。
因此，该芯片可用于许多不同的应用，包括图像识别和重建以及语音识别。
目前，人工智能计算耗电且昂贵。
边缘设备上的大多数人工智能应用都涉及将数据从设备移动到云端，人工智能在云端处理和分析数据，然后将结果移回设备。
通过降低边缘人工智能计算所需的功耗，这款 NeuRRAM 芯片可以带来更强大、更智能、更易于访问的边缘设备和更智能的制造。
它还可以带来更好的数据隐私，因为将数据从设备传输到云端会带来更高的安全风险。
研究人员通过一种称为能量延迟积（EDP）的方法测量了芯片的能效。
EDP??结合了每次操作消耗的能量和完成操作所需的时间。
通过这一措施，NeuRRAM芯片的计算密度比目前最先进的芯片高出7-13倍。
研究人员在芯片上运行各种人工智能任务。
它在手写数字识别任务上实现了 99% 的准确率，在图像分类任务上实现了 85.7% 的准确率，在 Google 语音命令识别任务上实现了 84.7% 的准确率。
此外，该芯片在图像修复任务中将图像重建错误减少了70%。
这些结果与现有的数字芯片相当，后者以相同的精度执行计算，但显着节省了能源。
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