研究指量子通道记忆体可提升 AI 能源效率 100 倍
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人工智慧模型越来越复杂，训练这些大型模型需要相当多能源，目前趋势越来越注重环保，是需要解决的问题。最近研究发现，利用量子通道记忆体，可大幅提升 AI 能源效率。
美国圣路易斯华盛顿大学的电气和系统工程教授 Shantanu Chakrabartty 和团队最近发表论文，指出可利用电子自然属性减少训练机器学习模型耗电。他们尝试强化移动记忆阵列电子“突触”部分，让电子阵列更有效率，减少耗电达 100 倍，如果更大规模模型训练使用，效果更明显。
Chakrabartty 教授表示，名为“Fowler-Nordheim 动态模拟储存器”技术于解析度和测量精确度方面仍有待改进，才能扩充应用。如果技术成熟，可让巨型人工智慧模型训练的碳排放和能源消耗大幅减少。
- Quantum-tunneling memory could boost AI energy efficiency by 100x
（本文由 Unwire Pro 授权转载；首图来源：Created by Freepik）
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