- 中國研究人員開發的晶片能實時模擬複雜腦結構。
- 該晶片運算速度比Nvidia A100快50至478倍。
- 新晶片可改善腦部疾病診斷和手術導航。
- 研究團隊利用導電漂移進行神經動態計算。
中國研究人員開發出一款能夠實時模擬複雜腦結構的記憶晶片，這一突破將有助於改善腦部疾病的診斷、腦-電腦介面以及手術導航。這款由北京大學和中國科學院的研究人員創建的 40 奈米晶片，將人工神經網絡整合至其硬件中。根據該團隊的報告，該晶片能在不足半秒的時間內重建腦部複雜的摺疊表面。研究人員指出，這款晶片的運算速度比基於 Nvidia A100 顯示卡的系統快 50 至 478 倍。
性能提升的原因在於其計算內存架構，能夠在同一記憶體陣列中同時進行數據存儲和計算，從而減少了在分開的記憶體和處理單元之間移動數據所造成的延遲。
新晶片的運算速度
研究團隊不再將相變電阻中的「導電漂移」視為缺陷，而是利用這一特性進行神經動態計算，實現快速且節能的處理。他們設計這款晶片是為瞭解決腦部成像中長期存在的挑戰，傳統硬件無法跟上重建腦部高度摺疊表面所需的大量數據。更快的處理速度將使先進的腦部建模在醫院中變得更加實用，臨牀醫生在診斷和治療決策中經常需要迅速獲得結果。
首席作者、北京大學集成電路學院教授及電子與計算機工程學院副院長楊宇超表示，這款晶片能夠準確重建腦部的摺疊皮層，並可應用於醫療領域。楊教授對國營《光明日報》表示：「這一突破為腦-電腦介面及腦部疾病的診斷和治療開闢了新的可能性。」他還補充道：「未來，個性化和動態的數位腦雙胞胎將成為可能。」楊教授提到，該技術「提供了一個能夠在實時運行的硬件基礎，適用於術中神經導航、阿茲海默症的早期篩查及個性化幹預。」
醫療應用的潛力
人腦擁有複雜的摺疊結構，這些結構增加了其表面積，讓數十億神經元能夠容納在顱骨內。重建這些結構傳統上需要強大的計算系統和長時間的計算，限制了其在時間敏感的醫療環境中的應用。這一新設計消除了傳統計算機架構中的一個主要瓶頸，即記憶體和處理器的物理分離。通過將這兩個功能整合到同一晶片上，系統減少了延遲，同時降低了功耗。
德國尤利希研究中心的研究人員在一項分析中，將這種方法比喻為「在乳品農場處理生乳，而不是將其轉移到工廠」，突顯了在數據存儲地進行計算的效率。他們指出，該平台提供了「毫秒級延遲的高保真計算」，為臨牀成像、機器人技術和具身智能的實時應用鋪平了道路。研究人員還表示，這項工作「有可能在神經外科手術中實現實時皮層表面追蹤，並可融入臨牀決策中。」該研究已發表在《科學》期刊上。
項目 規格 製程技術 40 奈米 運算速度提升 比 Nvidia A100 快 50 至 478 倍
新技術對腦部醫療的影響
這款新開發的記憶晶片不僅顯著提升了運算速度，還解決了傳統計算架構的瓶頸，為腦部疾病的診斷和治療提供了新的可能性。隨著技術的進步，臨牀醫生能夠更快獲得必要的結果，這在時間敏感的醫療環境中尤為重要。此外，這種晶片的設計理念可能會推動未來更多類似技術的發展，進一步提升醫療行業的效率與準確性。