據中新網，香港大學4日公布，港大研究團隊成功研製出一款新型模擬內容尋址存儲器(CAM)。該芯片採用極簡架構，可直接在存儲數據的位置進行復雜搜索。在執行漢明距離計算任務時，其處理速度比標準中央處理器(CPU)快約1億倍，並在多個數據集測試中獲得極高準確率。 相較於需要16個晶體管的傳統CAM單元，團隊設計的極簡架構模擬CAM僅需2個晶體管即可構建一個單元。這不僅減小芯片面積，亦使其能夠直接處理更接近真實世界的連續模擬信號，提升信息存儲密度。此外，為克服將二維材料連接到電路時限制電子流動的「肖特基勢壘」，研究團隊使用半金屬銻(Sb)作為接觸電極，成功創造一條電阻極低的通道。 李燦表示，作為大語言模型基礎的「注意力機制」，本質上是從壓縮的知識庫中提取信息的搜索過程。目前團隊正在探索如何利用高性能硬件，來實現大型AI模型的搜索機制。儘管大規模商業化生產新型芯片仍需克服封裝方面的工程挑戰，但這項研究為下一代高效能、低功耗AI硬件提供了清晰的發展藍圖。目前該項研究已在國際頂級學術期刊《自然·納米技術》上發表。