憶阻器解決人工智能的用電問題

所有智能計算只消耗1/800的能量。

模仿神經(jīng)元間突觸的憶阻器件可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件，幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)制大腦學(xué)習(xí)的方式。現(xiàn)在，兩項新的研究也許能夠幫助解決這些組件在生產(chǎn)、可靠性以及獲取更廣泛應(yīng)用方面的關(guān)鍵問題。

在電源關(guān)閉后，憶阻器和相關(guān)的憶阻器件能夠記住切換的電氣狀態(tài)。它們可以用于計算和存儲數(shù)據(jù)，大大減少在處理器和內(nèi)存之間來回傳輸數(shù)據(jù)所消耗的能量和時間。這種腦啟發(fā)式硬件又稱神經(jīng)形態(tài)硬件，也許還能夠成為實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理想選擇，比如將人工智能（AI）系統(tǒng)用于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析和自動駕駛車輛導(dǎo)航等應(yīng)用。

目前的憶阻器件存在成品率低和性能不可靠的問題。為了幫助克服這些挑戰(zhàn)，以色列和中國的研究人員通過在標(biāo)準(zhǔn)互補金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）生產(chǎn)線上制造憶阻器件，實現(xiàn)了這一目標(biāo)，達到了100%的成品率。他們制成的硅突觸處理乘法累加運算（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最基本的功能）的能效是高性能英偉達Tesla V100圖形處理單元的350倍。

科學(xué)家開發(fā)新器件使用的是商業(yè)閃存中的浮柵晶體管技術(shù)。傳統(tǒng)的浮柵晶體管有3個端子，而新器件只有2個端子，這大大簡化了生產(chǎn)和操作流程，縮小了器件尺寸。此外，該研究的資深作者、以色列理工學(xué)院電氣與計算機工程副教授沙哈爾?科瓦丁斯基（Shahar Kvatinsky）說，這些器件只有二進制輸入和輸出，不需要神經(jīng)形態(tài)硬件中常用的大型高耗能模數(shù)轉(zhuǎn)換器和數(shù)模轉(zhuǎn)換器。

新器件能夠承受電壓脈沖超過10萬次的編程和擦除，而且它們只顯示出適度的器件差異，預(yù)計能保存數(shù)據(jù)10年以上。

研究人員采用約由150個組件組成的陣列，僅使用二進制信號，實現(xiàn)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在試驗中，它識別手寫數(shù)字的準(zhǔn)確率達到約97%?？仆叨∷够f，這項工作“只是一個開始，是概念證明，還不是一個完整的芯片或大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。集成和擴展將是一項重大挑戰(zhàn)?！?/span>

在另一項研究中，法國的一組研究人員使用憶阻器進行貝葉斯推理，在這種技術(shù)中，先驗知識幫助計算某一不確定選擇為正確的概率。許多人工智能計算都是幾乎無法理解的，但法國的系統(tǒng)卻可以充分解釋，這意味著，人們可以用它提出改進方法。它可以結(jié)合專家知識，即使沒有可用數(shù)據(jù)，也能表現(xiàn)很好。即便如此，“如何使用憶阻器來計算貝葉斯推理仍不明顯。”該研究的合著者、巴黎-薩克雷大學(xué)和法國國家科學(xué)研究中心的研究科學(xué)家達米恩?克雷奧茲（Damien Querlioz）說。

使用傳統(tǒng)電子設(shè)備執(zhí)行貝葉斯推理需要復(fù)雜的記憶模式，“這會隨著觀察次數(shù)的增加呈指數(shù)級增長?！蔽磪⒓舆@兩項研究的蘇黎世神經(jīng)信息學(xué)研究所神經(jīng)形態(tài)學(xué)科學(xué)家梅里卡?佩凡德（Melika Payvand）說。不過，她指出，克雷奧茲和他的同事“找到了一種簡化方法”。

科學(xué)家改寫了貝葉斯方程式，使憶阻器陣列能夠?qū)﹄S機性進行統(tǒng)計分析，也稱為隨機計算。使用這種方法，陣列在時鐘嘀嗒聲中生成半隨機比特流。這些比特通常是0，但有時是1。0與1的比例編碼成為陣列執(zhí)行統(tǒng)計計算所需的概率。與非隨機方法相比，這種數(shù)字方法使用相對簡單的電路，這些策略縮小了系統(tǒng)的體積并降低了能量需求。

研究人員制作的原型電路在同一芯片的30 080個互補金屬氧化物半導(dǎo)體晶體管上結(jié)合了2048個氧化鉿憶阻器。在試驗中，新電路利用戴在手腕上的設(shè)備所發(fā)出的信號來識別人的手寫簽名。

通常認(rèn)為，使用傳統(tǒng)電子設(shè)備進行貝葉斯推理的計算成本很高。新電路只需傳統(tǒng)計算機處理器1/800到1/5000的能量，即可進行手寫識別。這表明，“憶阻器在實現(xiàn)低能耗人工智能方面極有希望?！笨死讑W茲說。

新的器件還可以立即打開和關(guān)閉，這意味著，為了節(jié)省電力，可以只在需要時調(diào)用它。研究人員還說，它對隨機事件也有容錯性，這使它在極端環(huán)境中很有用。總而言之，新電路“擅長應(yīng)用在對安全性要求極高的場景，這種場景中存在高度的不確定性，可用數(shù)據(jù)很少，需要作出可解釋的決定?！笨死讑W茲說，“例如醫(yī)用傳感器或工業(yè)設(shè)施安全監(jiān)測電路?！?/span>

貝葉斯系統(tǒng)面臨的一個關(guān)鍵障礙是如何擴大規(guī)模，處理更大的問題或網(wǎng)絡(luò)?？死讑W茲指出，該團隊現(xiàn)在正在規(guī)?；圃煸撈骷?。他表示，他們的電路目前專門用于特定類型的貝葉斯計算，他們希望未來的設(shè)計能夠擁有更強適應(yīng)性。

這兩項研究都發(fā)表在2022年12月19日的《自然?電子學(xué)》雜志上。