香港大学研究团队成功研制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，速度比标准CPU快约1亿倍。该芯片采用极简架构，可直接在数据存储位置完成复杂搜索，从根本上绕开了传统计算机的“冯·诺依曼瓶颈”（von Neumann bottleneck）。

传统芯片需要在记忆体和处理器之间来回搬运数据，耗时耗电。港大团队利用二维MoS2（二硫化钼）闪存，研发出新型模拟内容寻址存储器。CAM（内容寻址存储器）可在单个步骤中，将输入数据与所有存储数据同时比对，实现瞬间完成搜索并返回结果。

值得一提的是，传统基于静态随机存取存储器的CAM单元需要多达16个晶体管，港大团队仅用2个晶体管即可构建一个单元，大幅缩小芯片面积。同时，为克服二维材料连接电路时的“肖特基势垒”，港大团队使用半金属锑作为接触电极，创造了极低电阻通道。

实测方面，该芯片延迟仅0.000000000036秒（36皮秒），光在真空中1皮秒仅能走0.3毫米，搜索完成时光还没跑完芯片本身。此外，单次搜索能耗低于0.1飞焦耳（fJ），比传统方案低上万倍。

港大李灿教授表示，大语言模型的注意力机制本质上就是搜索过程，该芯片有望用于智能手机面部识别等场景，数据直接在设备端处理，无需上传云端。目前，该项研究已在国际顶级学术期刊《自然──纳米技术》（Nature Nanotechnology）上发表。

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