中国科学家打造的专业“碳纳米管”人工智能芯片是同类产品中的第一个，比谷歌的“效率高 1,700 倍”

中国科学家开发了一种张量处理单元（TPU），它使用碳基晶体管而不是硅——他们说它非常节能。

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中国科学家使用碳纳米管而不是传统的硅半导体构建了一种新型张量处理单元（TPU）——一种特殊类型的计算机芯片。他们表示，新芯片可以为更节能的人工智能（AI）打开大门。

人工智能模型是数据密集型的，需要大量的计算能力才能运行。这给机器学习模型的训练和扩展带来了重大障碍，特别是随着人工智能应用需求的增长。这就是为什么科学家们正在致力于制造新组件（从处理器到计算内存），这些组件旨在在运行必要的计算时消耗更少的能源。

Google 科学家于 2015 年创建了 TPU 来应对这一挑战。这些专用芯片充当张量运算的专用硬件加速器——用于训练和运行人工智能模型的复杂数学计算。通过从中央处理单元 (CPU) 和图形处理单元 (GPU) 卸载这些任务，TPU 使 AI 模型能够更快、更高效地训练。

然而，与传统 TPU 不同的是，这款新芯片首次使用碳纳米管（由碳原子以六边形排列而成的微小圆柱形结构）代替硅等传统半导体材料。这种结构允许电子（带电粒子）以最小的阻力流过它们，使碳纳米管成为优异的电导体。科学家们于 7 月 22 日在《自然电子》杂志上发表了他们的研究成果。

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据科学家称，他们的 TPU 仅消耗 295 微瓦 (μW) 功率（其中 1 W 等于 1,000,000 μW），每瓦可提供 1 万亿次操作（能源效率单位）。相比之下，Google 的 Edge TPU 可以使用 2 W 的功率每秒执行 4 万亿次操作 (TOPS)。这使得中国碳基TPU的能源效率提高了近1700倍。

“从ChatGPT到Sora，人工智能正在迎来新的革命，但传统的硅基半导体技术越来越无法满足海量数据的处理需求。”合著者张志勇该论文的作者、北京大学电子学教授告诉TechXplore。 “面对这一全球挑战，我们找到了解决方案。”

新型 TPU 由 3,000 个碳纳米管晶体管组成，并采用脉动阵列架构（以网格状图案排列的处理器网络）构建。

脉动阵列以同步、逐步的顺序将数据传递通过每个处理器，类似于沿着传送带移动的物品。这使得 TPU 能够通过协调数据流并确保每个处理器同时处理一小部分任务来同时执行多个计算。

这种并行处理使计算能够更快地执行，这对于处理大量数据的人工智能模型至关重要。张说，它还减少了存储器（特别是一种称为静态随机存取存储器（SRAM）的类型）需要读取和写入数据的频率。通过最大限度地减少这些操作，新的 TPU 可以更快地执行计算，同时使用更少的能源。

为了测试他们的新芯片，科学家们构建了一个五层神经网络——一组旨在模仿人脑结构的机器学习算法——并将其用于图像识别任务。

TPU 的准确率达到 88%，同时功耗仅为 295 μW。研究人员表示，未来类似的基于碳纳米管的技术可以提供比硅基芯片更节能的替代品。

他们表示，科学家们计划继续改进该芯片，以提高其性能并使其更具可扩展性，包括探索如何将 TPU 集成到硅 CPU 中。