大阪大学的科学家利用现场可编程门阵列(FPGA)构建了一种新的计算设备，用户可以定制该设备，以最大限度地提高人工智能应用的效率。

与目前使用的可拆线硬件相比，该系统的电路密度提高了12倍。此外，预计能耗将降低80%。

这一进展可能会带来灵活的人工智能(AI)解决方案，这些解决方案可以提供增强的性能，同时消耗更少的电力。

人工智能已经成为几乎所有消费者日常生活的一部分。像优步这样的智能手机应用程序、Gmail的垃圾邮件过滤器以及Siri和Nest这样的智能家居设备都依赖于人工智能。

然而，这些算法的实现通常需要大量的计算能力，这意味着大量的电力和大量的碳足迹。可重新连接的系统(如人脑)可以为每项任务优化计算机电路，从而大大提高能效。

通常，我们认为硬件是由制造商决定的，包括计算机处理器的物理逻辑门和晶体管。然而，现场可编程门阵列是特殊的逻辑元件，用户可以“在现场”为定制的逻辑应用重新布线。

研究团队使用非易失性“通过开关”，在用户决定重新配置之前，这些开关保持连接。

使用一种新颖的纳米加工方法，他们能够将12倍多的元素填充到网格状的“横杆”布局中。通过缩短电子信号需要路由的距离，设备所需的最终功率减少了80%。

第一作者桥本正司说：“我们基于现场可编程门阵列的系统设计周期非常快。如果有必要，它可以每天重新编程，以最大限度地提高每个新的人工智能应用程序的计算能力。”过孔开关的使用也消除了对以前的现场可编程门阵列器件所需的硅区域进行编程的需要。

资深作者Jaehoon Yu表示，“Via-switch FPGA适合作为最新AI算法的高性能实现平台。”

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