拉斯維加斯——世界上第一個「神經形態晶片」將於明年上架——它將延長智慧型裝置的電池壽命。此晶片模仿人腦的架構，旨在實現功率有限的智慧型裝置上的 (AI) 功能。
連接 Wi-Fi 的「智慧型」裝置（如燈泡、門鈴或煙霧警報器）內建感測器，可進行偵測並將資料傳送至雲端進行處理。
但這個過程非常耗電，蘇米特·庫馬爾處理器公司 Innatera Nanosystems 的執行長在 CES 2025 上接受採訪時告訴 Live Science。
但尖峰神經處理器 T1 應該會大幅削減未來智慧型裝置的功耗。
它的工作原理是即時分析感測器數據以識別模式並可能清理來自感測器的數據，並且不需要網路連接。
模仿大腦
該設備是一個神經形態處理器——這意味著它的架構被安排來模仿大腦的模式識別機制。打個比方，當你感覺到某些東西時——無論是氣味還是聲音——不同的神經元集合會放電來識別它。
同樣，在晶片中，不同組的人工神經元記錄尖峰。其基本原理是尖峰神經網路（SNN）－神經網路是機器學習演算法的集合，它產生的尖峰類似於腦細胞產生的訊號。
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SNN 演算法的檔案大小也比大型語言模型中使用的傳統深度神經網路小約 100 倍。
計算層數
T1 晶片包含三個基本層。 Kumar 說，第一個是基於 SNN 的計算引擎，它記錄的功耗小於 1 毫瓦，延遲或延遲（對於大多數應用程式來說通常低於 1 毫秒）。第二層包括傳統的深度神經網絡，而第三層包括處理系統功能的標準處理器。
Kumar 表示，T1 或類似晶片可將某些智慧型裝置和場景中的電池壽命延長六倍。例如，採用 T1 處理器建構的智慧門鈴原型可以使用雷達技術偵測人員的存在，持續時間為 18 到 20 小時，而發送影像和視訊的基於 Wi-Fi 的傳統產品只能持續 1 到 2 小時。到伺服器。
應用包括智慧照明、任何類型的人數統計探測器、開門系統，甚至耳塞——理論上，T1 晶片可以隔離不同的聲音以消除噪音。該公司聲稱，當用於任何基於聲音的應用程式時，能耗可減少 80 至 100 倍，延遲可減少 70 倍。
該晶片已做好今年量產的準備，樣品將運送給設備製造商。 Kumar 預計首批搭載 T1 神經擬態晶片的產品將於 2026 年上市。
