MIT最新研究：新型神经形态芯片能效比GPU提升1000倍

10月11日，麻省理工学院团队在《自然》杂志发表研究成果，其开发的"液态"神经形态芯片在图像识别任务中展现出每瓦特100万亿次操作的能效，较传统GPU提升三个数量级。

该芯片模仿人脑突触可塑性原理，采用相变材料实现动态连接。在无人机避障测试中，处理延迟从50毫秒降至0.5毫秒，功耗仅2毫瓦。项目负责人表示："这为边缘AI设备提供了全新解决方案。"

值得注意的是，芯片支持终身学习而不会产生灾难性遗忘，这一直是AI硬件领域的难题。英特尔、三星等企业已开始就技术转化进行接触。

分析师指出，此类芯片将推动可穿戴AI和植入式医疗设备发展。研究团队预计3年内可实现小规模量产，首批应用于助听器和智能眼镜等产品。