导读 科学家们已经开发出一种用于运行人工智能应用程序的神经形态芯片，该应用程序可以直接在内存中执行计算，而无需与云建立网络连接。此外，该
科学家们已经开发出一种用于运行人工智能应用程序的神经形态芯片，该应用程序可以直接在内存中执行计算，而无需与云建立网络连接。此外，该芯片消耗少量能量，使其比其他芯片更高效。预计这一发现将使人工智能能够在一系列边缘设备中使用，在这些设备中，它可以在不依赖集中式服务器的情况下执行许多复杂的任务。
NeuRRAM芯片已被证明比内存计算芯片更高效，并且还可以提供与传统芯片一样准确的结果。有了这个，该芯片可以在图像识别和重建以及语音识别等任务中得到应用。
人工智能计算需要电力和计算能力。边缘设备上的大多数 AI 应用程序都需要将数据从设备传输到云端进行处理。然后将数据移回设备。这是因为大多数边缘设备都是电池供电的，并且它们用于计算的功率有限。
NeuRRAM 芯片由加州大学的工程师开发，降低了这种功耗，使边缘设备更加智能、强大且易于使用。此外，它还增强了数据安全性，因为将数据从设备传输到云端涉及一些数据隐私风险。
移动数据的过程被认为是一项繁琐的任务。“这相当于在 2 小时工作日内通勤 8 小时，”斯坦福大学博士研究生、加州大学圣地亚哥分校的芯片工作人员 Weier Wan解释说。他也是发表在《自然》杂志上的这项研究的合著者。
该团队使用了一种称为电阻式随机存取存储器的非易失性存储器，无需单独的计算机单元即可在存储器内进行计算。虽然内存计算并不是一种新方法，但 NeuRRAM 芯片却有所不同，因为它为各种 AI 应用程序提供了出色的效率和灵活性，同时保持了相同的精度。
研究人员通过在其上运行各种任务来展示芯片的功能，并见证了与现有数字芯片相媲美的令人印象深刻的结果。