港大研制出全新极简架构芯片 处理速度较标准CPU快1亿倍

人工智能与智慧装置快速发展，但传统晶片运算资料要在“处理器”和“记忆体”之间跑来跑去，耗时耗电。香港大学工程学院李灿教授领导的研究团队近日在国际顶级学术期刊《自然—纳米技术》（Nature Nanotechnology）上发表一项突破性成果：他们研发出一种采用极简架构的“存算一体”新型芯片，其处理速度比标准CPU快了约一亿倍，并在多个数据集测试中获得了极高的准确率。团队表示，这项技术为下一代高效能、低功耗AI硬件提供了清晰的发展蓝图；至于应用场景，团队举例智能手机的面部识别技术，便可以直接在装置上瞬间完成，而毋须将私隐数据上传至云端。

香港大学工程学院李灿教授领导的研究团队。（港大图片）

能耗低创纪录 “超光速”搜索

传统的记忆体基于静态随机存取存储器（SRAM），每个存储单元需要多达16个晶体管，导致芯片体积庞大、功耗极高。港大团队的“模拟内容寻址存储器”（CAM）以比头发丝还细数万倍的二维材料打造，仅需两个晶体管即可构建一个单元，面积大幅缩小，还能直接处理更接近真实世界的连续模拟信号。

港大团队使用半金属锑（Sb）作为接触电极，成功拆除了将二维材料连接到电路时限制电子流动的屏障“肖特基势垒”，创造了一条畅通无阻、极低电阻的通道。由此产生的器件不仅速度极快，而且效率惊人：这款芯片的单次搜索耗能创下了世界纪录，延迟仅为36皮秒（Picosecond，时间单位，等于一兆分之一秒）：搜索完成时，光甚至还没来得及跨越芯片本身。

在执行机器学习分类任务时，新型模拟CAM的处理速度更比标准CPU快了约一亿倍，并在多个数据集测试中获得了极高的准确率。

至于从科研到落地的进程，李灿教授坦言，大规模商业化仍需克服封装方面的工程挑战，但这项研究已成功验证了该原理，为下一代高效能、低功耗AI硬件提供了清晰的发展蓝图。

据悉，这项突破是团队通力合作的成果，论文共同第一作者高国云博士主导了器件及阵列的制造，闻博先生则负责阵列测量。

转向“存算一体”技术 为下一代AI硬件提供发展蓝图

为打破运算资料总要在“处理器”和“记忆体”之间跑来跑去的限制，港大的研究团队将目标转向“存算一体”技术，让记忆体直接具备计算与搜寻功能。

“存算一体”正处于从验证到落地的关键阶段。香港在“存算一体”的全球版图中，扮演着重要的基础研究和关键技术突破者的角色，尤其在忆阻器应用和模拟计算领域特色鲜明。香港理工大学、香港大学等高校团队都有相关研究。

有专家认为，“存算一体”技术正处在从实验室走向产业化的爆发前夜，全球竞争激烈。香港在基础研究和特定技术点上表现突出，而这项技术本身被视为计算架构的“范式革命”，影响意义深远。