港大研发原子级存内搜索芯片：速度超CPU亿倍，能耗降万倍

2026年8月5日，香港大学研究团队宣布研制出一款原子级厚度的模拟存内搜索芯片。在执行特定计算任务时，其处理速度约为通用中央处理器的1亿倍。

该芯片采用高度简化的电路架构，能够在数据存储单元内部直接完成复杂搜索操作，从而彻底规避传统计算架构中长期存在的“冯·诺依曼瓶颈”。传统计算模式下，处理器与内存之间需频繁传输数据，既延长响应时间，也显著增加能量消耗。而本研究基于二维二硫化钼材料构建新型模拟内容寻址存储器，使输入数据可与全部存储内容同步比对，仅需一次操作即可完成检索并输出结果。

相较传统基于静态随机存取存储器的内容寻址存储单元——通常需集成多达十六个晶体管——该方案仅需两个晶体管即可构成一个完整功能单元，大幅压缩芯片物理尺寸。

为解决二维材料与外部电路连接时普遍存在的高接触电阻问题，研究团队选用半金属锑作为电极材料，成功形成低阻通路，显著提升信号传输效率。

实测结果显示，单次搜索延迟低至三十六皮秒，即0.000000000036秒。以光在真空中的传播速度计算，1皮秒仅能行进零点三毫米，而该芯片完成一次搜索所需时间，尚不足以让光穿越芯片本体。

单次操作能耗低于零点一飞焦耳，较现有主流方案降低逾万倍。

项目负责人李灿教授指出，大型语言模型中广泛使用的注意力机制，其核心正是高并发、高频率的数据搜索过程。此类芯片具备嵌入终端设备的潜力，例如用于智能手机的人脸识别系统，实现原始数据本地化实时处理，无需依赖云端传输与运算。

该项成果已发表于国际纳米科技领域权威期刊自然·纳米技术。