运行生成式人工智能 （AI） 系统不仅硬件成本高昂，而且能耗惊人。 根据 TechCrunch 的最新报告，总部位于德国的初创公司 Semron 最近开发了一种创新的 AI 芯片设计方法，率先使用一种新的神经网络控制设备 Memory Container 为其 3D 芯片提供动力。 这有可能彻底改变节能计算技术，使消费电子设备更容易获得先进的人工智能功能。
与处理器中的晶体管不同，Semiron的芯片使用电场而不是电流。 这些存储容器由传统半导体材料制成，可存储能量并控制电场，从而提高能源效率并降低制造成本，使消费电子产品更容易运行先进的AI模型。
Semron芯片是一种多层结构，其核心原理是电荷屏蔽，通过该结构控制顶部和底部电极之间的电场。 扩展板由芯片的内存管理，并存储AI模型的各种“权重”。 权重本质上就像模型中的旋钮，在训练和处理数据时操纵和微调其性能。
电场法最大限度地减少了芯片中电子的运动，减少了能源使用和热量。 Semron旨在利用电场的冷却特性，在单个芯片上放置数百层电容器，从而大大提高计算能力。
在最近发表在《自然电子》杂志上的一项研究中，Symron 芯片表现出显着的能效改进，实现了超过 3,500 顶瓦（每秒万亿次操作/瓦）的卓越能效，比现有技术好 35 到 300 倍。 该指标表明AI模型训练过程中的能耗将显著降低。
尽管仍处于早期阶段，但Semron已经吸引了知名风险投资公司的注意，这可能会对计算资源的未来产生重大影响。
我们在使用电子设备时经常会遇到“充电焦虑”。 一方面，这与电池寿命不足有关; 另一方面，也与芯片的高能耗有关。 如今，普通的硅基芯片在计算性能和能耗方面都遇到了摩尔定律的“天花板”。 随着新一代电子产品和各种人工智能设备的不断更新迭代，迫切需要开发具有新材料和新设计方法的芯片，为消费者提供计算性能更强、更节能的电子产品。
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