3月24日消息，英國劍橋大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種新型納米電子器件，通過模擬人腦神經(jīng)元的連接方式，有望大幅降低人工智能（AI）硬件的能耗。研究顯示，這種基于氧化鉿材料的新型憶阻器可實(shí)現(xiàn)極低工作電流和高度穩(wěn)定的多狀態(tài)切換，為發(fā)展低功耗類腦計(jì)算硬件提供了新路徑。相關(guān)成果發(fā)表于最新一期《科學(xué)進(jìn)展》雜志。

當(dāng)前AI系統(tǒng)大多基于馮·諾依曼架構(gòu)，需要在存儲(chǔ)單元與計(jì)算單元之間不斷來回傳輸數(shù)據(jù)，從而消耗大量電力。而隨著AI的迅速普及，全球?qū)λ懔湍茉吹男枨笠苍诩眲∩仙?/p>

受大腦啟發(fā)的“類腦計(jì)算”提供了一種替代方案。這種計(jì)算在同一位置實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與處理，可顯著減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)帶來的能量損耗，理論上可將能耗降低約70%。同時(shí)，這類系統(tǒng)還具有更強(qiáng)的適應(yīng)性，就像人腦能夠不斷學(xué)習(xí)和調(diào)整一樣。

要解決AI能耗問題，需要具備極低工作電流、優(yōu)異穩(wěn)定性、在多次開關(guān)循環(huán)和不同器件間保持高度一致性，并能夠在多種狀態(tài)間切換能力的器件。目前，大多數(shù)憶阻器依賴在金屬氧化物材料內(nèi)部形成微小導(dǎo)電細(xì)絲來實(shí)現(xiàn)功能。但這些導(dǎo)電細(xì)絲的行為往往難以預(yù)測(cè)，而且通常需要較高的成形電壓和工作電壓，這限制了它們?cè)诖笠?guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算系統(tǒng)中的應(yīng)用。

此次，團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一種全新的鉿基薄膜，其狀態(tài)切換機(jī)制完全不同。通過摻入鍶和鈦，并采用兩步生長工藝，氧化物層之間形成微小的p-n結(jié)界面結(jié)構(gòu)，使器件能夠通過調(diào)節(jié)界面處的能量勢(shì)壘高度，實(shí)現(xiàn)電阻的連續(xù)可調(diào)變化，而不是依賴導(dǎo)電細(xì)絲的生成或斷裂。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該器件的開關(guān)電流僅為部分傳統(tǒng)氧化物憶阻器的百萬分之一，同時(shí)可實(shí)現(xiàn)數(shù)百個(gè)穩(wěn)定可區(qū)分的電導(dǎo)狀態(tài)，這是實(shí)現(xiàn)模擬“存內(nèi)計(jì)算”的關(guān)鍵條件之一。此外，該器件可承受數(shù)萬次穩(wěn)定開關(guān)循環(huán)，并可將信息狀態(tài)保持約一天時(shí)間。

研究還發(fā)現(xiàn)，該器件能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)中一些基本學(xué)習(xí)規(guī)則，譬如神經(jīng)元連接強(qiáng)度會(huì)隨信號(hào)到達(dá)時(shí)間發(fā)生變化，這也是實(shí)現(xiàn)類腦學(xué)習(xí)能力的重要基礎(chǔ)。

不過，該器件目前的制備溫度約為700℃，高于現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)半導(dǎo)體制造工藝的溫度要求。未來若能降低制備溫度并實(shí)現(xiàn)芯片集成，這類器件有望成為新一代低功耗AI硬件的重要基礎(chǔ)技術(shù)。