香港大學研究團隊成功研制出一款原子級厚度的“模擬存內搜索”芯片，在處理特定計算任務時，速度比標準CPU快約1億倍。
該芯片采用極簡架構，可直接在數據存儲位置完成復雜搜索，從根本上繞開了傳統計算機的“馮·諾依曼瓶頸”。
傳統芯片需要在內存和處理器之間來回搬運數據，耗時耗電。港大團隊利用二維MoS2（二硫化鉬）閃存，研發出新型模擬內容尋址存儲器。CAM（內容尋址存儲器）可在單個步驟中將輸入數據與所有存儲數據同時比對，實現瞬間完成搜索并返回結果。
值得一提的是，傳統基于靜態隨機存取存儲器的CAM單元需要多達16個晶體管，港大團隊僅用2個晶體管即可構建一個單元，大幅縮小芯片面積。
同時，為克服二維材料連接電路時的“肖特基勢壘”，港大團隊使用半金屬銻作為接觸電極，創造了極低電阻通道。
實測方面，該芯片延遲僅0.000000000036秒（36皮秒），光在真空中1皮秒僅能走0.3毫米，搜索完成時光還沒跑完芯片本身。此外，單次搜索能耗低于0.1飛焦耳（fJ），比傳統方案低上萬倍。
港大李燦教授表示，大語言模型的注意力機制本質上就是搜索過程，該芯片有望用于智能手機面部識別等場景，數據直接在設備端處理，無需上傳云端。
目前，該項研究已在國際頂級學術期刊《自然·納米技術》(Nature Nanotechnology)上發表。
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