香港大学研发原子级芯片：搜索速度比CPU快1亿倍！

　　香港大学研究团队成功研发出一款原子级厚度的“模拟存内搜索”芯片，在处理特定计算任务时，速度较标准CPU提升约1亿倍，为解决传统计算架构瓶颈提供了全新路径。

　　该芯片采用极简架构，依托二维二硫化钼（MoS₂）闪存技术，构建出新型模拟内容寻址存储器（CAM）。与传统芯片需频繁在内存与处理器间搬运数据不同，它能直接在数据存储位置完成复杂搜索，从根本上绕开了“冯·诺依曼瓶颈”。尤为突出的是，传统基于SRAM的CAM单元需6个晶体管，而港大团队仅用2个晶体管即可构建单元，大幅压缩了芯片面积。

　　为攻克二维材料电路连接时的“肖特基势垒”难题，团队采用半金属锑作为接触电极，打造出极低电阻通道。实测数据显示，芯片单次搜索延迟仅36皮秒（0.000000000036秒），光在真空中1皮秒仅行进0.3毫米，意味着搜索完成时，光甚至未能穿过芯片本身。同时，单次搜索能耗低于0.1飞焦耳，较传统方案降低上万倍。

　　项目负责人李灿教授指出，大语言模型的“注意力机制”本质上即为搜索过程，该芯片有望在智能手机面部识别等场景中实现端侧高效数据处理，无需上传云端，兼顾性能与隐私。

　　速度比CPU快1亿倍，能耗却低上万倍，这款“存内搜索”芯片会彻底改变AI算力格局吗?如果未来手机都能本地处理大模型，你最期待隐私保护还是性能飞跃?欢迎在评论区聊聊。