韩国大学的研究人员开发了一种双输出人工突触，以提升多任务AI系统的能量效率，该大学宣布。该设备同时发出电信号和光信号，实现并行处理。测试显示，计算速度提高高达47%，与传统GPU硬件相比，能耗降低最多32倍。
韩国大学KU-KIST融合科学技术的研究生院的研究人员，在王建旭和朴英兰教授的带领下，创建了一种受大脑启发的 artificial synapse。传统的AI芯片是为特定功能设计的，对于多个任务往往需要顺序处理，从而增加功耗。这种新设备通过同时发出电信号和光信号，在单个芯片上允许任务的并行处理。 团队报告在约1000个不同状态下实现了稳定的学习。在测试中，它实现了计算速度提高高达47%，与基于GPU的加速器相比，能耗降低高达32倍。 “这一成就通过同时利用电信号和光信号的人工突触，为多任务AI呈现了一种新的硬件架构，”王教授表示。“它可以进一步扩展到需要复杂决策的高速、低功耗AI系统，例如机器人、医疗保健应用和自动驾驶等领域。” 该研究于周五发表在《Science Advances》上，这是美国科学促进会（American Association for the Advancement of Science）的一本期刊。随着AI对计算能力和电力需求的增加，模仿大脑效率的努力正在获得更多关注。
