能打造新型CPU的分子元件，if语句攒出决策树，能顶数千晶体管博雯梦晨发自凹非寺量子位报

博雯梦晨发自凹非寺
【能打造新型CPU的分子元件，if语句攒出决策树，能顶数千晶体管】量子位报道 | 公众号 QbitAI
用电压控制有机分子材料，实现决策树算法，相当于实现了if-then-else语句的功能。
不仅如此，研究人员还用多个元件攒出一棵有71个节点的复杂决策树。

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这篇论文发表在最新一期Nature上。
更厉害的是，不像传统固定写死的电路，这种元件还具有可动态重编程的特性。
重编程的方式也很简单，只需要改变电压就能做到。
在一个时间步内完成复杂计算后，施加不同的电压脉冲，下一个瞬间能完成另一项计算任务。
就像人类大脑可以通过断开和建立神经元间的链接来重新布线一样。
论文作者之一Venkatesan认为，一个他们的新元件能完成的计算功能换成晶体管需要数千个。
这个新型元件叫分子忆阻器（Molecular Memristor）。
忆阻器是一种基础电路元件，可以代替晶体管完成通用计算，开发出新型CPU 。
而且能把存储和运算集成到一起，省去数据在CPU和内存之间来回搬运消耗的时间。
这次登上Nature的分子忆阻器，用有机分子代替了传统忆阻器中的金属氧化物，让元件在不同温度下保持稳定，计算也更精准。
因此Nature给出的评价是：
开辟了一条通向超高效计算的道路。

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忆阻器研究受到Nature青睐的原因还有一个，有望打破当前算力发展的瓶颈。
算力发展遇到什么瓶颈？
从你的手机、家用电脑直到超级计算机，算力进一步提升都要面对一个问题：冯诺依曼瓶颈。
冯诺依曼体系的计算机，运算器和存储器是分开的，也就是我们熟悉的CPU和内存。

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除了数据在CPU和内存之间被来回搬运很浪费时间和功耗意外，现在还出现新的问题。
由于CPU的运算速度增长比内存存取速度快的多，内存成了拖后腿的，越来越限制CPU性能的发挥。
这个问题在GPU和显存之间同样存在，在AI训练中也被叫做“内存墙” ，成了AI训练的一大障碍。
近年来有个解决思路就是把计算和存储放到一起，也就是设计存算一体的芯片。
用忆阻器 (Memristor)就是实现存算一体的方法之一。
忆阻器是电阻、电容和电感之后的第4种电路基本元件， 1971年被华裔科学家蔡少棠从理论上预言。

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如上图所示，传统的三大元件中，电阻器反映的是电压与电流之间的关系，电容器反映的是电荷量与电压的关系，电感反映磁通量与电流之间的关系。
蔡少棠根据理论上的对称性推断，应存在一种元件可以反映电荷量与磁通量之间的关系。
对这种元件施加正电压，其阻值会随着通过的电流改变，如果电流停止电阻会停留在当前值，相当于“记住”了电流量。
如果施加反向电压，通过元件的反向电流会让阻值回到原位，相当于“擦除”了之前的记忆。
所以蔡少棠把英文中的Memory(记忆)+Resistor(电阻器)组合起来把这种元件命名为Memristor（忆阻器）。