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法國科研突破:混合記憶體晶片實現高效邊緣AI學習與推論

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法國科學家團隊成功開發全球首款混合記憶體技術,突破了邊緣AI(Edge AI)裝置難以在本地同時進行高效「學習」與「推論」的技術瓶頸。這項發表於《自然?電子學》期刊的重大成果,為AI發展帶來新契機。

過去,用於AI推論的「憶阻器」(Memristor)不擅長學習,而適合學習的「鐵電電容」(FeCAP)則無法有效推論,形成兩難。法國團隊的創新在於,將這兩種元件的優勢整合至單一、與現有CMOS製程相容的晶片上。

這個雙模式系統能彈性切換:利用憶阻器執行快速的AI決策(推論),同時利用鐵電電容進行精準、低功耗的模型更新(學習)。如此一來,諸如自動駕駛汽車、醫療感測器等邊緣裝置,便能即時從新數據中學習並進化,無需頻繁依賴雲端,大幅降低延遲與功耗。

該研究由法國電子暨資訊技術實驗室(CEA-Leti)主導,其技術已在包含超過18,000個元件的晶片上成功驗證,證實了其商業化的潛力。

稀土棋局下的台灣解方:從供應鏈韌性看關鍵礦物合作新契機
特別企劃半導體

稀土棋局下的台灣解方:從供應鏈韌性看關鍵礦物合作新契機

稀土與關鍵礦物已成全球科技競爭與經濟安全的重要戰略資源。面對供應鏈高度集中與地緣風險升高,台灣如何透過國際合作、技術替代、戰略儲備與城市採礦,建立自主且具韌性的關鍵礦物供應體系?

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關鍵字:記憶體邊緣AI