港大研制全新极简架构芯片：处理速度比标准CPU快1亿倍
港大研制全新极简架构芯片：处理速度比标准CPU快1亿倍香港大学研究团队近日成功研制出一款新型模拟内容寻址存储器（CAM）芯片，采用极简架构设计，在执行特定计算任务时处理速度比标准中央处理器（CPU）快约1亿倍，引发业界广泛关注。### 突破冯诺依曼瓶颈在人工智能与大数据时代，传统计算机硬件存在一个长期困扰业界的问题——冯诺依曼瓶颈，即内存与处理器之间数据传输缓慢且能耗极高。港大团队的这项研究正是在这一背景下展开的。港大工程学院电机与计算机工程系与先进半导体与集成电路中心李灿教授团队，利用二维二硫化钼闪存，设计研发了一款内容寻址存储器，可在单个步骤中同时将输入的搜索数据与所有存储数据进行比对。### 极简架构：2个晶体管替代16个传统CAM单元需要16个晶体管，而团队设计的极简架构模拟CAM仅需2个晶体管即可构建一个单元。这一突破不仅大幅减小了晶片面积，还使其能够直接处理更接近真实世界的连续模拟信号，极大提升了信息存储密度。> 将晶体管数量从16个减少到2个，意味着芯片面积大幅缩小，功耗显著降低，同时性能大幅提升。此外，为克服将二维材料连接到电路时限制电子流动的肖特基势垒，研究团队使用半金属锑（Sb）作为接触电极，成功创造出一条电阻极低的通道。### 性能表现与未来应用在执行汉明距离计算任务时，该芯片的处理速度比标准CPU快约1亿倍，并在多个数据集测试中获得极高准确率。李灿教授表示，作为大语言模型基础的注意力机制，本质上就是从压缩的知识库中提取信息的搜索过程，团队正在探索如何利用高性能硬件来实现大型AI模型的搜索机制。尽管大规模商业化生产新型芯片仍需克服封装方面的工程挑战，但这项研究为下一代高效能、低功耗AI硬件提供了清晰的发展蓝图。目前，该研究成果已在国际顶级学术期刊《自然纳米技术》（Nature Nanotechnology）上发表。### 小结港大团队的新型CAM芯片以极简架构实现了颠覆性的性能突破，从16个晶体管缩减到2个晶体管的创新设计，配合二维材料与半金属电极的应用，为突破冯诺依曼瓶颈提供了全新思路。这项研究有望为未来AI硬件的发展带来深远影响。本文内容基于公开网络资讯整理