一個由美國和印度科學家組成的國際研究團隊研發出一款新型神經形態硬件平臺，創下了迄今最高能效紀錄：4.1萬億次運算/秒/瓦！這一平臺可顯著提升人工智能（AI）驅動的計算應用程序的性能。相關論文發表于新一期《自然》雜志。
研究團隊稱，他們研制出了迄今最準確、功能齊備的14位（萬億級）神經形態加速器。將其集成到電路板中，可以處理AI和機器學習任務，如用作人工神經網絡、自動編碼器，生成對抗網絡等。而且，這款神經形態裝置可用于研究、控制和操縱構成材料的分子運動，讓其與特定的電狀態匹配，并按需改變其分子行為。
這款平臺是一種分子憶阻器模擬物，由分子組成，分子的電性能會根據通過分子的電荷量的不同而改變。研究團隊表示，他們從人腦中汲取靈感，利用分子的自然擺動和抖動來處理和存儲信息。
雖然這并非科學家研制出的首個神經形態平臺，但之前的設備計算效率較低。在最新研究中，研究人員對底層計算架構進行了調整，顯著提高了能效，使其高達4.1萬億次運算/秒/瓦。因此，新憶阻器能夠勝任更高級任務，如神經網絡訓練、自然語言處理等。
研究人員表示，他們也可以利用該神經形態平臺，跟蹤設備或材料內分子的運動，讓其與特定電狀態實時匹配。隨后，通過施加不同電壓，他們可以“按需改變”分子的行為，并與電氣系統、計算機系統或紡織品等集成。
研究團隊的最終目標是，用基于節能環保的材料研制出高性能神經形態設備，取代目前的某些計算設備。
一個由美國和印度科學家組成的國際研究團隊研發出一款新型神經形態硬件平臺，創下了迄今最高能效紀錄：4.1萬億次運算/秒/瓦！這一平臺可顯著提升人工智能（AI）驅動的計算應用程序的性能。相關論文發表于新一期《自然》雜志。
研究團隊稱，他們研制出了迄今最準確、功能齊備的14位（萬億級）神經形態加速器。將其集成到電路板中，可以處理AI和機器學習任務，如用作人工神經網絡、自動編碼器，生成對抗網絡等。而且，這款神經形態裝置可用于研究、控制和操縱構成材料的分子運動，讓其與特定的電狀態匹配，并按需改變其分子行為。
這款平臺是一種分子憶阻器模擬物，由分子組成，分子的電性能會根據通過分子的電荷量的不同而改變。研究團隊表示，他們從人腦中汲取靈感，利用分子的自然擺動和抖動來處理和存儲信息。
雖然這并非科學家研制出的首個神經形態平臺，但之前的設備計算效率較低。在最新研究中，研究人員對底層計算架構進行了調整，顯著提高了能效，使其高達4.1萬億次運算/秒/瓦。因此，新憶阻器能夠勝任更高級任務，如神經網絡訓練、自然語言處理等。
研究人員表示，他們也可以利用該神經形態平臺，跟蹤設備或材料內分子的運動，讓其與特定電狀態實時匹配。隨后，通過施加不同電壓，他們可以“按需改變”分子的行為，并與電氣系統、計算機系統或紡織品等集成。
研究團隊的最終目標是，用基于節能環保的材料研制出高性能神經形態設備，取代目前的某些計算設備。
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