香港大學研究團隊成功研製出一款原子級厚度的「模擬存內搜索」晶片，在處理特定計算任務時，速度比標準CPU快約1億倍。該晶片採用極簡架構，可直接在數據存儲位置完成複雜搜索，從根本上繞開了傳統計算機的「馮·諾依曼瓶頸」（von Neumann bottleneck）。

傳統晶片需要在記憶體和處理器之間來回搬運數據，耗時耗電。港大團隊利用二維MoS2（二硫化鉬）閃存，研發出新型模擬內容尋址存儲器。CAM（內容尋址存儲器）可在單個步驟中，將輸入數據與所有存儲數據同時比對，實現瞬間完成搜索並返回結果。

值得一提的是，傳統基於靜態隨機存取存儲器的CAM單元需要多達16個晶體管，港大團隊僅用2個晶體管即可構建一個單元，大幅縮小晶片面積。同時，為克服二維材料連接電路時的「肖特基勢壘」，港大團隊使用半金屬銻作為接觸電極，創造了極低電阻通道。

實測方面，該晶片延遲僅0.000000000036秒（36皮秒），光在真空中1皮秒僅能走0.3毫米，搜索完成時光還沒跑完晶片本身。此外，單次搜索能耗低於0.1飛焦耳（fJ），比傳統方案低上萬倍。

港大李燦教授表示，大語言模型的注意力機制本質上就是搜索過程，該晶片有望用於智能手機面部識別等場景，數據直接在設備端處理，無需上傳雲端。目前，該項研究已在國際頂級學術期刊《自然──納米技術》（Nature Nanotechnology）上發表。

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