《香港理工大学与教育大学徐秉刚、洪福教授联合发表高性能AI芯片先进设计综述,解析能效突破、多模态处理及脑启发计算等关键技术路径》

  • 编译者: AI智能小编
  • 发布时间:2025-10-12
  • 随着人工智能模型发展到数十亿参数的规模,传统计算架构在能效、处理速度和硬件可扩展性方面面临越来越大的挑战。香港理工大学和香港教育大学的研究人员,以徐斌教授和胡红教授为首,发布了一篇关于高性能AI芯片设计的全面综述。这项研究提供了关于满足现代AI应用需求的下一代芯片技术的重要见解。 ### 为何先进AI芯片如此重要 - **能效提升**:先进的芯片设计显著降低了功耗,解决了AI计算中的“能源墙”问题。 - **多模态处理**:这些芯片通过可重构和异构架构,高效处理图像、音频、文本等多种数据类型。 - **类脑计算**:通过模仿神经结构,神经形态芯片提供低延迟、事件驱动的计算,适用于边缘AI和实时任务。 ### 创新设计和特性 - **芯片类型**:综述涵盖了多种AI芯片,包括模拟AI加速器、光子处理器、神经形态系统和量子芯片,每种芯片都针对特定的AI工作负载进行了优化。 - **功能材料**:重点介绍了新兴材料,如相变存储器(PCM)、阻性RAM(RRAM)和二维半导体,这些材料能够实现高密度、低功耗的计算。 - **集成技术**:引入了高级封装和三维集成方法,比如整体3D(M3D)和范德华层压技术,以克服缩放限制并提高系统性能。 ### 应用与未来展望 - **内存计算**:通过将存储和计算结合,这些芯片消除了冯·诺依曼瓶颈,使AI推理和训练更快且更节能。 - **边缘AI**:神经形态和异步芯片专为智能传感器、物联网和自主系统设计,提供超低功耗和实时响应能力。 综上所述,这篇综述不仅探讨了当前AI芯片技术的前沿,还展望了其未来的发展方向,特别是在解决能源效率和处理速度等关键问题上的潜力。
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  • 《香港理工大学等机构研究团队开发量子微处理器芯片,用于模拟大型且结构复杂的分子光谱》

    • 编译者:张宇
    • 发布时间:2024-09-11
    • 近日,香港理工大学的工程研究人员开发了一种新的量子微处理器芯片,用于模拟大型和复杂的分子结构。这种16量子比特的量子微处理器芯片能够对分子振动光谱进行高精度模拟,它克服了经典计算机的局限性并推动了量子化学应用的发展。这种尖端的量子微处理器可能会彻底改变材料科学和化学等领域,在模拟蛋白质结构和优化分子反应方面具有潜在应用。 香港理工大学的工程研究人员已成功开发出一种量子微处理器芯片,用于模拟现实中的大结构和复杂分子的分子光谱,这是世界上首次取得这样的成就。准确捕捉这些量子效应需要开发精确的计算模型,模型中这些涉及量子叠加和纠缠的部分都是计算密集型的经典模型。 该研究发表在《Nature Communications》期刊,题为“Large-scale photonic network with squeezed vacuum states for molecular vibronic spectroscopy(用于分子振动光谱的具有挤压真空状态的大规模光子网络)”的论文中。这项尖端技术使用了超出经典计算机能力的量子计算应用程序为解决复杂的量子化学问题铺平了道路。 研究团队由LIU Ai-Qun教授领导,他是量子工程与科学领域的主席教授,也是量子技术研究所(IQT)的所长,全球STEM学者,新加坡工程院院士。与他一起的主要项目推动者是ZHU Hui Hui博士,电子与电气工程系的博士后研究员,也是研究论文的第一作者。其他合作者来自南洋理工大学、香港城市大学、北京理工大学、南方科技大学、微电子研究所以及瑞典的查尔默斯理工大学。 Zhu博士的团队通过实验演示了一种大规模量子微处理器芯片,并引入了一种非常规的理论模型,该模型采用线性光子网络和压缩真空量子光源来模拟分子振动光谱。16量子比特量子微处理器芯片被制造并集成到单个芯片中。项目已经开发了一个完整的系统,包括用于量子光子微处理器芯片和电气控制模块的光-电-热封装的硬件集成、设备驱动程序的软件开发、用户界面和完全可编程的底层量子算法。量子计算机系统的发展为进一步的应用提供了基本的组成部分。 量子微处理器可用于解决复杂任务,例如模拟大型蛋白质结构或优化分子反应,并显著提高速度和准确性。Zhu博士说:“我们的方法可以产生一类早期的实用分子模型,这些模拟的运行方式超越了经典计算模型的限制,并有望在相关量子化学应用中实现量子加速。 量子技术在科学领域至关重要,包括材料科学、化学和凝聚态物理学。量子微处理器芯片作为一种极具吸引力的硬件平台,为量子信息处理提供了一种很有前途的技术解决方案。 研究结果和由此产生的集成量子微处理器芯片为众多实际应用开辟了重要的新途径。这些应用包括解决分子对接问题和利用量子机器学习技术。刘教授说:我们的研究受到量子模拟技术对现实世界的潜在影响的启发。在我们工作的下一阶段,我们的目标是扩大微处理器的规模,并处理更复杂的应用,从而进一步促进使社会生产和行业进步。 这个团队推动了量子技术的突破性发展,可以被认为是“游戏规则的改变者”他们利用量子计算微处理器成功地完成了分子光谱模拟这一极具挑战性的任务。他们的研究标志着量子技术及其潜在的量子计算应用的重大进步。
  • 《哥伦比亚大学研究团队实现高功率微梳芯片突破,有望推动便携传感设备革新》

    • 编译者:李晓萌
    • 发布时间:2025-11-07
    • 数年前,Michal Lipson实验室的研究人员观察到一项非凡现象。 当时他们正致力于改进LiDAR技术——这种利用光波测距的技术。实验室致力于设计能产生更亮光束的高功率芯片。 "当我们持续增大通过芯片的功率时,发现它正在生成所谓的频率梳,"Lipson实验室前博士后研究员Andres Gil-Molina表示。 频率梳是一种特殊的光源,其包含多种按有序模式排列的彩色光波,宛若彩虹。当数十种彩色光(即光频)明亮闪耀时,它们之间的间隙仍保持暗场状态。在光谱仪上观察时,这些明亮的光频会呈现为尖峰状图谱,犹如梳齿般排列。这种特性为同时传输数十路数据流创造了巨大机遇——由于不同颜色的光波互不干扰,每根"梳齿"都能作为独立信道传输信息。 目前要产生强频率梳仍需依赖庞大昂贵的激光器与放大器。在最新发表于《Nature Photonics》的研究中(High-power electrically pumped microcombs,DOI:10.1038/s41566-025-01769-z),电子工程系Eugene Higgins讲席教授、应用物理学教授Lipson与合作团队演示了如何在单一芯片上实现同等功能。 "数据中心对包含多波长的高效强光源产生了巨大需求,"现任Xscape Photonics首席工程师的Gil-Molina指出,"我们研发的技术能将高功率激光器转化为数十个集成在芯片上的洁净高功率信道。这意味着可用单一紧凑设备取代整机架的独立激光器,显著降低成本与空间占用,为构建更快速、更节能的系统开辟了新路径。" "这项研究标志着我们在推进硅光子学使命中又迈出重要一步,"Lipson强调,"随着该技术在关键基础设施和日常生活中日益重要,此类进步对确保数据中心实现极致效率至关重要。" 净化混沌光束 这一突破始于一个简单的问题:我们能在芯片上集成多大功率的激光器? 研究团队选择了一种广泛应用于医疗设备和激光切割工具的多模激光二极管。这类激光器能产生极强的光输出,但其光束过于"混沌",难以应用于精密场景。 要将这种激光器集成到光路宽度仅数微米(甚至数百纳米)的硅光芯片中,需要极其精密的工程设计。 "我们采用了一种锁定机制来净化这种强功率但高噪声的光源,"Gil-Molina解释道。该方法依托硅光技术重塑并净化激光输出,生成更纯净、更稳定的光束——这种特性被科学家称为高相干性。 净化后的光波将在芯片内触发非线性光学效应,将单一强光束分离成数十条等间距的彩色光谱——这正是频率梳的标志性特征。由此诞生的高效微型光源,兼具工业级激光器的原始功率与先进通信及传感所需的精准稳定性。 现实意义 这项突破的时机并非偶然。随着人工智能的爆炸式增长,数据中心内部基础设施(如处理器与存储器之间)正面临信息传输速度的极限挑战。目前最先进的数据中心虽已采用光纤链路传输数据,但多数仍依赖单波长激光器。 频率梳技术将彻底改变这一现状。通过同一根光纤可并行传输数十道数据流,取代传统单一光束承载单一数据流的模式。这正是波分复用技术的基础原理——这项曾在1990年代末将互联网推向全球高速网络的关键技术。 应用前景 通过将高功率多波长频率梳微型化至可直接集成于芯片,Lipson团队使现代计算系统最紧凑、成本最敏感的部分也具备了这项能力。除数据中心外,该芯片还可用于便携式光谱仪、超高精度光学原子钟、紧凑型量子设备乃至先进激光雷达系统。 "这项突破意味着将实验室级光源融入现实设备,"Gil-Molina强调,"若能实现足够的功率、效率与微型化,几乎可将其部署至任意场景。"