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

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。

圖一

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。
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