算力焦虑的终极解决方案？「干翻」GPU的忆阻器芯片究竟是个啥

[@shuaida7700]

忆阻器最大的问题在于endurance，即耐久性。 晶体管是控制电子的移动，而忆阻器是控制离子的移动。 离子的重量比电子大4-5个数量级（取决与离子的种类，如锂离子，氧空位，活性金属离子等）。耐久性的长期表现为离子无法移动，即无论正负电压，电阻值都不变化。所以，学术界研究很火热，但是产业界举步维艰。惠普公司是首次提出忆阻器的概念的，现在他们研究忆阻器的小组已经解散了。

[@liuyun257]

有个加密货币也在炒作这个概念

[@郭傑瑞-b4h]

有料~你應該開頻道

[@xiakexu829]

你这说出来他们还怎么high？讨厌

[@宁佳黍]

谢谢那我就不看了

[@jianiao96]

@@xiakexu829 他们是谁

[@guangwang3049]

常常听老师的讲座，长了好多知识。谢谢老师 有一个物理概念 电流相加是通过并联都到的 相反电压是串联得到的

[@ahchoooo]

完全同意大刘的评论，有了这新技术可以模拟人脑运作，真正的AGI将会很快就铺天盖地出现！

[@xiaomuhan629]

在忆阻器方面现在还有很多技术难题，尤其是忆阻器本身对周边的环境变化很敏感，就温度的变化都会带来本身数值的变化，现在只能说未来可期，要是能克服这些困难，那ai的发展就真的更进一步了。

[@Dksfu]

所以，雖然憶阻器會更像大腦的運作機制，但也有可能會像人腦一樣，當發高燒時，便可能發生神識不清，甚至出現幻覺的情況，是嗎？

[@xiaomuhan629]

会有这些问题，总之忆阻器是很好的元件，但是还有许多的困难需要克服，不然的话早就开始商业化了，现在的硅基芯片已经到了瓶颈了，尺度不能更小了，再小就会出现量子隧穿效应了。@@Dksfu

[@Dksfu]

@@xiaomuhan629 目前半導體尖端製程仍在突破中，以 Intel 的規劃，至少未來十年仍會繼續向前進，及不斷縮小，而三星的 2nm 也宣稱不久便要問世，若說量子穿隧效應，其實到了 3nm 以下便已經開始有影響了。 且除了尖端製程之外，還有各種 3D 封裝技術，以及新的材料可能性等等不同的發展方向，估計還會熱鬧好一陣子。

[@worldking5059]

要用時你只要通電叫出此電阻,例如5v電壓加在電阻上有多少電流流出就可知道電阻,再經電流x電阻=電壓,再經過數位類比轉換器轉換成數位(dac),再讓數位式cpu處理即可,其過程應該類似聲音被切成n段成數位儲存,要用時再轉換成波形輸出!!

[@fanshipeng6666]

你的每期视频都值得三连，虽然我也听不懂

[@wecbeth]

存内计算和类脑计算是有区别的。目前有商业潜力的是存内计算，可以用忆阻器实现，也可以用其它技术实现，基本上就是mvm。类脑计算还在摸索应用方向，忆阻器是最明显的实现技术，但数字实现是最可能成功的，看看intel的loihi，etc

[@徐志達]

該技術有點類似返古了，早期數位電腦還不夠快時，就是用類比電路來輔助處理，稱為類比計算電路。

[@fansnatalia6790]

人的大脑结构碳基生物发展演变的，具有很多局限性，例如功率和规模，不一定就是最好的。

[@PeaceGoGoal]

IBM做類似的晶片 都超過十年了 也還沒量產...

[@j.z.3299]

也算是十几年前学术界就开始的话题了吧。即使现在看也感觉离工业界还有点遥远。

[@shinchin384]

想起了大学时候用的硬编程矩阵电路

[@VincentAn]

理解的是这种芯片的物理结构应该也会影响计算效率，虽然可能很微小，但是处理的任务复杂到一定程度的话会有明显区别

[@wyattliu3637]

CGRA 或者 可编程RC 电路才更骚 更接近 gpu

[@linfreeman7295]

如果用在智能驾驶，会不会干翻fsd呢？

[@worldking5059]

要達到類比的功能必需要有精準的電流和電壓產生,也就是要在電流或電壓做量化工作,例如0.1~0.2v都併入0.1v,0.2~0.3v併入0.3v,這一方面應該可用數位類比轉換晶片(dac)來做到,就,如此這個用電阻變化做成的類比運算器就能實用化!!

[@Whitfield369]

Great info.

[@faketrump3605]

thanks a lot for the info.

[@bttfish]

什么时候投产是个问题

[@林北-p9c]

請問大師，氧化鈦等憶阻芯片所需材料，在晶圓廠以矽為主的環境，不會造成污染嗎？目前如何解決這個問題？已經可以量產了嗎？

[@shuaida7700]

不会的，主流的忆阻材料是氧化铪或者氧化钽（HfO2, TaO2）,都是CMOS工艺兼容的材料。

[@林北-p9c]

@@shuaida7700 謝謝您

[@emojisolo]

忆阻器估计还要好些年才能商业化吧

[@changyang7982]

模拟计算精度是个问题，因为ADC的精度不够

[@TWALBEVA]

所以每個迴路只能負擔一小部分的範圍，把一個電阻變成4-6個Bit左右就....很多了😅 整套下來，不可能獲得上千倍的算力提升，但想要募集資金，廣告總是美好的未來😛

[@alexyoung6418]

ADC在模拟计算的领域里面是不是相当于皇帝家的锄头？

[@changyang7982]

所以你人肉能分辨出0.0045V和0.0046V之间的区别？@@alexyoung6418

[@women9870]

忆阻器是什么？

[@公子小白-h7h]

大劉身後的那盞燈，我覺得挺有品味的。

[@空-y9l]

皮克斯😂

[@mamaya2000]

跟我家的落地懶人平板支架蠻像的 XD

[@johngood4419]

餐厅偷的？用来引诱苍蝇。

[@limitneo]

我看的第二个讲忆阻器的视频

[@taibeilong2754]

第一个在哪里

[@limitneo]

@@taibeilong2754 博主叫新石器公园

[@toh81390]

算力焦慮是不可能解決的 安迪-比爾定律 去了解一下

[@mjk7530]

遙遙領先.遙遙領先.遙遙領先

[@adamchief583]

期待强人工智能的出现！

[@richardliu4939]

忆阻器和光电模拟芯片的跟踪慢了。

[@wwlswj]

原来强人工智能的突破在这里

[@深夜酒吧]

那必须是华为遥遥领先

[@taibeilong2754]

不能只讲功耗，还要讲做到了多少bit位的计算。视频中只讲了一个手写体识别的例子，还有什么？

[@SENRON8]

自旋电子 磁性半导体

[@archivezeroone6952]

沃靠！

[@少就是多]

等成功商用再说吧。整天一堆实验室产品。 当然，有大刘介绍这种技术还是很有必要的，了解前沿可以启发别的。

[@Edwin66666]

那到底说还是不说?

[@channeloffeng3410]

大刘，看看回形针以前的作品，学习学习，要深入浅出，通俗易懂！

[@ChihHaoChung]

真是高科技..不甚理解..

[@weichen3833]

这种实验室产品，作者只强调某一方面功能，对苛刻的外部条件和高昂的成本避而不谈。除了猎奇，没什么实际意义

[@陳碩容]

再過幾十年後就不得了了

[@galaxyliu369]

国内就清华做出来了目前

[@young-shyingchen465]

憶阻器 邏輯是 行不通的！

[@johnwilson7113]

听了个寂寞。云里来雾里去。

[@miao-miao001]

这个博主的评论区真是人才济济！我感觉自己落伍了。

[@vincentlin9350]

我們天生就會對周遭事物賦予"價值感", 一種與生俱來對周遭事物與"我"的關係認定. 這或許就是自我意識建構的根本成分, 其上層才是認知的神經網絡. 如果這樣的假設符合生物(如我們人類)的情感慾望源頭, 那麼即使採用類神經網路(SNN), 電腦也難以產生自我意識吧....

[@aynmol8094]

本质就是个石头，或者说是硅，你给它整一个复杂的结构，再赋予复杂的算法，他就能产生意识？就像你给一块石头一个复杂的程序，不管多复杂，它就突然会饿了，困了，想要飞，还会抑郁，还会生病感冒患癌症？然后还有意识！可能吗？！ 搞生物的那些家伙，你给它一些生命体必须的元素，他们能合成出一个生命体吗？或者退一步是卵子，或者是精子，可能吗？

[@meijiayela]

为什么不可能，生命本身就是来自于简单的有机结构。

[@tony608]

生命的本质是有机物加电信号，石头加电信号为什么不能有意识呢

[@evertchin]

都已经用电脑模拟出一种脑神经比较简单的虫子了。而且在数字环境，饿,倦想飞等等都是你非常有限的思维对生命的理解，有没有实体也可能会成为生命。而且就算退一万步，有些生物压根就不会感觉到饿，想飞也能成为生命的定义....我也醉了😂😂😂😂😂😂 什么跟什么..... 一个10岁的孩子搞不好知识和思路都比你清晰

[@Edwin66666]

我们人脑本质是啥?不就是一堆肉吗

[@aynmol8094]

@@Edwin66666 好的，你以后就用你的肉思考问题，不要用大脑。反正你的大脑和你胳膊上的肉是一样的。