慕尼黑工业大学 (TUM) 教授使用一种称为铁电场效应晶体管 (FeFET) 的特殊电路开发了一款节能 AI 芯片，它可以提供 885 TOPS/W。这使得它的功能是同类人工智能芯片的两倍，而CMOS 芯片（如 Nvidia GPU）的运行范围为 10-20 TOPS/W。
基本思想很简单：与以前的芯片不同，以前的芯片仅在晶体管上进行计算，现在也在数据存储的位置计算。执行计算和存储数据的晶体管尺寸仅为 28 纳米，每个新的人工智能芯片上都放置了数百万个晶体管。
现代芯片：步骤多、能耗低
芯片的这些关键要求通过参数 TOPS/W 在数学上进行了总结：“每瓦每秒万亿次运算”。这可以被视为未来芯片的货币。
当提供一瓦 (W) 功率时，处理器每秒 (S) 可以执行多少万亿次操作 (TOP)。
这款新型人工智能芯片由博世和弗劳恩霍夫 IMPS 合作开发，并由美国公司 GlobalFoundries 在生产过程中提供支持，可提供 885 TOPS/W。这使得它的功能是同类人工智能芯片（包括三星的 MRAM 芯片）的两倍。
现在常用的 CMOS 芯片的工作效率在 10-20 TOPS/W 范围内。最近发表在《自然》杂志上的结果证明了这一点。
内存计算就像人脑一样工作
在大脑中，神经元负责信号处理，而突触能够记住这些信息。
该芯片使用“铁电”(FeFET) 晶体管。这些电子开关具有特殊的附加特性（施加电压时极性反转），即使在电源切断时也可以存储信息。此外，它们还保证晶体管内数据的同时存储和处理。
当用于深度学习、生成人工智能或机器人等应用时，芯片组必须高效，数据必须在生成的地方立即进行处理。
使用该芯片运行深度学习算法，识别太空中的物体或处理飞行中无人机的数据，而不会出现时滞。
最快需要三到五年才能推出第一批适合实际应用的内存芯片。其中一个原因在于行业的安全要求。例如，在此类技术应用于汽车行业之前，仅仅保证其可靠运行是不够的。它还必须满足该行业的具体标准。
这凸显了与计算机科学、信息学和电气工程等不同学科的研究人员进行跨学科合作的重要性。