打破能效瓶颈！中国团队开发全自旋神经形态硬件，为大规模低功耗计算开辟道路

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在 AI 硬件领域占据主导地位的英伟达 GPU 存在能效较低问题，这也是为什么很多公司在开发专用 AI 芯片的原因。专用硬件可以极大提升 AI 模型的计算速度。 近日，中国科学院微电子研究所（以下简称“微电子所”）的一项研究提供了一种新的硬件开发路径，可实现高能效和可扩展的神经网络架构。相关论文以《基于磁畴壁隧道结的全自旋神经形态计算硬件中的人工突触和神经元》（ Domain wall magnetic tunnel junction-based artificial synapses and neurons for all-spin neuromorphic hardware ）为题发表在 Nature Communications 。微电子所博士研究生刘龙为第一作者，微电子所 邢国忠 研究员、 刘明 院士为共同通讯作者。   图 | DW-MTJ 基全自旋神经形态计算硬件研制及电路实现演示（来源：微电子所） 如今的 AI 领域有一种不断扩展深度学习模型规模的趋势。模型变得越来越大 ………………………………