港大團隊研發智能尺，AI芯片能耗降低一半

哈嘍，大家好，我是小方，今天，我們主要來看看香港大學科研團隊在AI芯片底層技術上的一項突破，它可能會悄悄改變你手中智能設備未來的樣子。

最近，香港大學博士生洪海橋所在團隊的一項研究登上了《自然-通訊》，他們搞出了一種基于憶阻器的新型模數轉換器（ADC），你可以把它理解為一把“智能尺子”，能根據要測量的“信號”大小動態調整自己的刻度，結果就是量得更快、更準，還異常省電，這項技術瞄準的，正是當下火熱又棘手的存算一體（CIM）AI芯片。

簡單說，存算一體想讓AI計算直接在存儲單元里發生，跳過數據來回搬運，是突破傳統芯片“存儲墻”、“功耗墻”的利器，但它有個卡脖子環節：核心的模擬計算單元算出的結果是模擬信號，而芯片其他部分需要數字信號，中間的“翻譯官”——ADC，往往又大又耗電，把存算一體省下來的那點優勢又吃回去不少，港大團隊的思路很“原生”：干脆用存算一體陣列里的核心元件——憶阻器，來造這個ADC。

傳統設計想實現自適應量化，電路會很復雜，而這個新設計利用憶阻器本身就能存儲和調節電導（電阻）的特性，通過施加電壓脈沖就能輕松設定“量化邊界”，甩掉了傳統方案里臃腫的電容陣列和復雜控制電路，正因與憶阻器計算陣列是“同根生”，它在硬件層面實現了深度融合。

當然，從實驗室的原理驗證到我們手機里的芯片，還有很長的路要走，研究團隊也指出，下一步需要完成完整系統的芯片集成與流片測試，并探索更智能的片上自適應算法，一位審稿人的評價很直接：這項工作解決的ADC能耗問題，對于存算一體技術的商業化落地“極其重要，我甚至認為是決定性的”。

當前，以GPU為代表的數字計算生態依然強大，但物理瓶頸客觀存在，在智能手表、AR眼鏡、自動駕駛傳感器等對功耗極度敏感、又需要實時智能的邊緣場景，對能效的壓榨已接近極限，存算一體技術，特別是像這樣從底層電路和架構協同優化的創新，正為我們提供一種新的選擇，它或許不會立刻替代你的手機主芯片，但很可能在未來，讓你設備里的某個專用AI功能悄然變得更強、更省電，續航更持久。

科技的進步常常源于對最基礎環節的重新思考，當AI向萬物深處滲透，對計算效率的追求也必然回歸硬件本源，這類從器件特性出發的原生創新，或許正是構筑未來高效智能世界的基石之一。