科技日报北京8月21日电 （实习记者张佳欣）一个国际研究团队设计并打造了一种间接于内存中运转计较的芯片，可运转各类人工智能（AI）运用，并且它能于连结高精度的同时，仅耗损通用AI计较平台所耗能量的一小部门，兼具高效率以及通用性。相干研究揭晓于近来的《天然》杂志上。

这款名为NeuRRAM的神经形态芯片使AI离于与云断开的广泛边沿装备上运转又近了一步。于云中，AI计较可随时随地履行繁杂的认知使命，而不需要依靠与中心办事器的收集毗连。从智能腕表到虚拟实际（VR）耳机、智能耳机、工场中的智能传感器以及用在太空摸索的漫游车，其运用触目皆是，普遍世界的每个角落以及人类糊口的各个方面。

NeuRRAM芯片的能效不只是今朝开始进的 内存计较 芯片（一种于内存中运转计较的立异混淆芯片）的两倍，并且它提供的成果也与传统数字芯片同样正确。传统的AI平台要重大患上多，凡是受限在使用于云中运转的年夜型数据办事器。

此外，NeuRRAM芯片具备高度的通用性，撑持多种差别的神经收集模子以及架构。是以，该芯片可用在很多差别的运用，包孕图象辨认以及重修和语音辨认。

今朝，AI计较既耗电又昂贵。边沿装备上的年夜大都AI运用步伐都触及将数据从装备挪动到云端，AI于云端对于其举行处置惩罚以及阐发，然后将成果移回装备。

经由过程降低边沿AI计较所需的功耗，这款NeuRRAM芯片可带来更强盛、更智能、更容易在拜候的边沿装备以及更智能的打造。它还可带来更好的数据隐衷，由于将数据从装备传输到云会带来更高的保险危害。

研究职员经由过程一种名为能量延迟乘积（EDP）的要领来丈量芯片的能效。EDP联合了每一次操作所耗损的能量以及完成操作所需的时间。经由过程这一办法，NeuRRAM芯片实现了比今朝开始进芯片高7 13�����APP倍的计较密度。

研究职员于芯片上运转各类人工智能使命。它于手写数字辨认使命上正确率到达99%，于图象分类使命上到达85.7%，于google语音号令辨认使命上到达84.7%。此外，该芯片还于图象恢复使命中削减了70%的图象重修偏差。这些成果可以与现有的数字芯片相媲美，后者于不异的精度下履行计较，但年夜年夜节约了能源。

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