新研究出爐 突破性憶阻器技術有望大幅降低AI能耗

憶阻器是一種在電阻中儲存資訊的電子元件，與當今的圖形處理單元（GPU）相比，可以將AI的能源需求減少約 90 倍。 預計到 2027 年，AI將佔全球總電力消耗的 0.5％左右，隨著越來越多的公司銷售和使用AI工具，這數字還可能不斷增加。

編譯／黃竣凱

人工智慧（AI）神經網路可能很快就能更有效地處理與時間相關的資訊，如音訊和影片資料。在《Nature Electronics》雜誌上，由密西根大學領導的一項研究就報導了第一個，具有可調諧「弛豫時間」（Relaxation）的「憶阻器」 （Memristor）。所謂的「弛豫時間」指的是系統由不穩定定態趨於某穩定定態所需要的時間。

AI耗電高

憶阻器是一種在電阻中儲存資訊的電子元件，與當今的圖形處理單元（GPU）相比，可以將AI的能源需求減少約 90 倍。 預計到 2027 年，AI將佔全球總電力消耗的 0.5％左右，隨著越來越多的公司銷售和使用AI工具，這數字還可能不斷增加。

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憶阻器

憶阻器因為模仿了AI神經網路和生物神經網路，能在沒有外部記憶體的情況下運作，可以透過體現AI神經網路節省能源。該研究共同研究者之一Sieun Chae表示，「我們預計在不改變時間常數的情況下，全新的材料系統可以將AI晶片的能源效率提高六倍，而不改變時間常數（Time constant）。」

現有方法成效低

密西根大學James R. Mellor工程學教授Wei Lu表示，「目前，要處理更大、更有趣的數據，大家只能增加網路規模，但這不是很有效。」其中問題就在於， GPU 的運作方式與運行 AI 演算法的AI神經網路非常不同，其整個網路及其所有互動，都必須從外部記憶體按順序加載，既消耗時間又消耗能源。

弛豫時間

在生物神經網路中，計時是通過弛豫實現的，每個神經元接收電訊號並傳遞出去，但訊號不一定能前進，只有當輸入訊號達到某個閾值時，神經元才會發送自己的訊號，且這必須在一定時間內完成，若時間過長神經元就會鬆弛，電能逐漸消散。

憶阻器的功效

而憶阻器的運作方式則有所不同，與訊號的完全存在或不存在不同，變化的是有多少電訊號能通過，接觸到訊號會降低憶阻器的電阻，使更多後續訊號能通過，在憶阻器中，弛豫則代表著電阻隨時間上升。現在Lu 的團隊已經證明，基礎材料的變化可以提供不同的弛豫時間，使憶阻器網路能夠模仿這種計時機制。

參考資料：Mirage News

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