俄勒冈州立大学工程学院的研究人员近日取得了一项重要突破，他们开发出一种更高效的芯片，旨在应对Gemini和GPT-4等大型语言模型人工智能应用程序所面临的高能耗问题。这一创新由博士生Ramin Javadi和电气工程副教授Tejasvi Anand共同完成，并在波士顿举行的IEEE定制集成电路会议上进行了展示。

“我们设计并制造了一种新型芯片，其能耗相比传统设计降低了一半，”Ramin Javadi表示。他指出，随着数据速率需求的不断增长，传输单个比特所需的能量并未相应减少，这是导致数据中心耗电量巨大的主要原因。

新芯片的设计基于人工智能原理，能够显著减少信号处理的用电量。Javadi解释说，大型语言模型需要通过数据中心的有线铜缆通信链路发送和接收海量数据，这一过程消耗了大量能源。因此，开发更高效的有线通信芯片成为了一个迫切的解决方案。

在数据高速传输过程中，接收端的数据往往会受到损坏，需要进行清理。传统有线通信系统通常使用耗电的均衡器来完成这一任务。然而，Javadi和他的团队正在利用片上人工智能原理，通过训练片上分类器来识别和纠正错误，从而以更智能、更高效的方式恢复数据。

目前，Javadi和Anand正在致力于开发该芯片的下一代产品，他们希望进一步优化芯片设计，提高其能源效率。这一研究成果不仅为人工智能应用程序的可持续发展提供了有力支持，也为未来数据中心的高效运行开辟了新的道路。

更多信息： 0.055pJ/bit/dB 42Gb/s PAM-4 有线收发器，具有连续符号到中心 (CSC) 编码和分类，可在 16nm FinFET 中实现 26dB 损耗。